#Predicción de Precios en Airbnb con Machine Learning
Este proyecto tiene como objetivo abordar un problema de Machine Learning realista, aplicando metodologías y buenas prácticas explicadas en clase. Se trabajará con un dataset de Airbnb, centrándose en la predicción del precio de las propiedades a partir de las características disponibles.
El enfoque recomendado es incremental, comenzando con soluciones simples y aumentando progresivamente la complejidad del análisis y modelado.
###Preparación de datos
- División en conjuntos de entrenamiento y prueba (train/test split).
###Análisis exploratorio (EDA)
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Inspección de los datos (head, describe, dtypes, etc.).
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Identificación y tratamiento de valores atípicos (outliers).
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Análisis de correlaciones entre variables.
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Eliminación de variables irrelevantes mediante:
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Selección de características.
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Eliminación de variables con alta correlación.
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Eliminación de variables con alto porcentaje de valores faltantes.
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Generación de variables relevantes.
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Implementación de validación cruzada (cross-validation).
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Evaluación de modelos de regresión para comparación de desempeño.
##Requisitos Técnicos
- Python 3.8+
- Jupyter Notebook
Librerías:
IPythonmatplotlibnumpypandassklearn