Proyecto 04 · Machine Learning
Modelo Machine Learning · Airbnb en London
Clasificación supervisada de anuncios relativamente caros o baratos dentro de cada tipo de alojamiento.
CONTEXTO Y OBJETIVO
Construir una lectura supervisada para distinguir anuncios relativamente caros y baratos, comparando precios dentro de cada tipo de alojamiento.
DATOS Y DIAGNÓSTICO
- Uso de la base curada del proyecto Airbnb London como punto de partida.
- Definición de una etiqueta relativa por tipo de alojamiento para evitar comparar segmentos distintos de forma directa.
- Entrenamiento y lectura del modelo con foco en interpretabilidad, señales territoriales y variables operativas.
ENTREGA Y APRENDIZAJE
La entrega conecta análisis exploratorio y modelado, mostrando cómo un score puede ordenar anuncios por tendencia relativa a precio alto sin convertirlo en una predicción directa de precio.