Modelo de Predicciones de los alquileres a 5 Años con la IA
Predicciones de los alquileres a 5 Años con la IA: Desarrollar un modelo predictivo de los precios de alquiler a 5 años requiere datos históricos de alquiler y una metodología de modelado apropiada. Aquí, te proporcionaré un ejemplo simplificado de cómo crear un modelo de regresión para predecir los precios de alquiler a partir de datos históricos. El modelo utilizado será una regresión lineal.
Asegúrate de tener tus datos de alquiler históricos en un formato adecuado, como un archivo CSV, y de haber instalado las bibliotecas necesarias, incluyendo Pandas, NumPy, Matplotlib y Scikit-Learn
Paso 1: Carga y Análisis de los Datos
El primer paso es cargar y analizar tus datos. Asegúrate de que tus datos históricos de alquiler contengan información sobre las fechas y los precios de alquiler.
Paso 2: Preprocesamiento de Datos
En este paso, es importante preprocesar los datos. Esto puede incluir la limpieza de datos, la conversión de fechas y la selección de características relevantes.
Paso 3: División de Datos
Divide los datos en un conjunto de entrenamiento y un conjunto de prueba para evaluar el rendimiento del modelo.
Paso 4: Crear y Entrenar el Modelo
En este paso, crearemos un modelo de regresión lineal y lo entrenaremos con los datos de entrenamiento.
Paso 5: Evaluación del Modelo
Evaluaremos el modelo utilizando métricas como el error cuadrático medio (MSE) y el coeficiente de determinación (R^2).
Paso 6: Predicciones a 5 Años
Usaremos el modelo entrenado para hacer predicciones a 5 años en el futuro.
Paso 7: Visualización de Resultados
Finalmente, visualizaremos los resultados utilizando gráficos y tablas.
Este es un ejemplo simplificado que te muestra los pasos básicos para crear un modelo de regresión lineal y hacer predicciones a 5 años en el futuro. Ten en cuenta que, en un proyecto real, deberás realizar un análisis más profundo de los datos, considerar diferentes modelos, optimizar hiperparámetros y realizar validación cruzada.
Aquí te dejo el código para que lo pruebes en tu PC o Servidor. En mi caso utilizo el Jupyter Notebook en un servidor con Debian 12.
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# Cargar los datos desde un archivo CSV
data = pd.read_csv('datos_alquiler.csv')
# Convertir la columna 'fecha' a un formato numérico (días desde una fecha de referencia)
data['fecha'] = (pd.to_datetime(data['fecha']) - pd.to_datetime(data['fecha']).min()).dt.days
# Dividir los datos en características (X) y variable objetivo (y)
X = data[['fecha', 'habitaciones', 'metros_cuadrados']]
y = data['precio']
# Crear y entrenar un modelo de regresión lineal
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
# Obtener la fecha actual como la máxima fecha en el conjunto de datos
fecha_actual = data['fecha'].max()
# Calcular la fecha 5 años (1825 días) en el futuro desde la fecha actual
fecha_futura = fecha_actual + 1825
# Crear una lista de fechas futuras
fechas_futuras = list(range(fecha_actual + 1, fecha_futura + 1))
# Crear un DataFrame con las características de las fechas futuras, habitaciones y metros cuadrados
caracteristicas_futuras = pd.DataFrame({'fecha': fechas_futuras, 'habitaciones': 3, 'metros_cuadrados': 120})
# Predecir los precios de alquiler para las fechas futuras
predicciones_futuras = model.predict(caracteristicas_futuras)
# Graficar los precios de alquiler históricos y las predicciones futuras
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(data['fecha'], data['precio'], label='Datos Históricos', color='blue')
plt.plot(fechas_futuras, predicciones_futuras, label='Predicciones a 5 Años', color='red')
plt.xlabel('Fecha')
plt.ylabel('Precio de Alquiler')
plt.legend()
plt.title('Predicciones de Precios de Alquiler a 5 Años')
plt.show()
Asegúrate de que tu archivo CSV (‘datos_alquiler.csv’) esté en el mismo directorio que tu cuaderno de Jupyter.
