RANDOM FOREST COMO TÉCNICA DE VALUACIÓN MASIVA DEL VALOR DEL SUELO URBANO: UNA APLICACIÓN PARA LA CIUDAD DE RÍO CUARTO, CÓRDOBA, ARGENTINA
Palavras-chave:
Valor del suelo, Valuación masiva, Machine learning, Random forest, Kriging ordinarioResumo
El mercado inmobiliario desempeña un papel importante en la economía y la sociedad, por lo tanto, la desactualización de las valuaciones catastrales, en particular del suelo urbano, tiene efectos nocivos sobre las políticas públicas impositivas, territoriales y de vivienda, como en la estabilidad del sistema financiero. Los catastros afrontan el desafío de desarrollar valuaciones masivas de una jurisdicción con el fin de proveer datos actualizados y de calidad, de manera rápida y eficiente. Dado el avance tecnológico, la generación de grandes volúmenes de información y los progresos asociados a las ciencias de la computación, el objetivo del presente artículo consiste en evaluar la capacidad predictiva en la estimación del valor del suelo urbano mediante la aplicación de una técnica algorítmica de aprendizaje automático, conocida como Random Forest, en combinación con una técnica geo-estadística llamada Kriging Ordinario para el tratamiento de los residuos.
