Limpieza datos / Creación de categorías / Regresión lineal / Geolocalización

Este repo intenta ser un ejemplo de parte de lo que se puede hacer con ML, para realizar el tasador de tomo una base de datos inmobiliaria (properati), cada carpeta contiene una Jupyther Notebook con el codigo explicado, lo que sigue es una descripción en terminos generales de cada carpeta.

• DataCleaning_Capital: Contiene preparación de los datos / Extracción de outliers / Extracción de regex y creación de dummies con los datos minados / Representación de los barrios en el plano / Marcación de los departamentos de la base / Procesamiento de los precios para calcularlos en precio/metro2.

• PrepararComuna: Genera dummies de determinadas condiciones de las propiedades / Cargo una serie de DF para poder estimar las distancias entre la policía – cines – medios de transporte – mapas de crímenes y las propiedades.

• RegresionLineal_Comuna1: Selección de Features / Separación de train y test / Entrenamiento del modelo / testeo de los resultados.

• Graficos: Algunos gráficos para contar la historia.