MACHINE LEARNING · PROJETO 09
Projeto 04 · Machine Learning
Modelo Machine Learning · Airbnb em Londres
Modelo de classificação com regressão logística para identificar anúncios relativamente caros ou baratos dentro de cada tipo de alojamento.
CONTEXTO E OBJETIVO
Classificar anúncios segundo a sua tendência relativa para preços altos ou baixos dentro de cada tipo de alojamento, sem tratar o preço como uma previsão direta.
DADOS E DIAGNÓSTICO
- Utilização da base tratada do projeto Airbnb Londres como ponto de partida.
- Definição da variável-alvo a partir de extremos de preço relativos por tipo de alojamento, para comparar anúncios dentro de segmentos equivalentes.
- Treino de uma regressão logística com variáveis de disponibilidade, avaliações, estadia mínima, dimensão do anfitrião e bairro, juntamente com métricas de avaliação e calibração.
ENTREGA E APRENDIZAGEM
A entrega transforma o modelo num score de tendência relativa que permite ordenar anúncios e distinguir zonas de preço baixo, padrão e alto sem o apresentar como uma previsão direta do preço.