Projeto de Previsão de Preços de Imóveis usando Random Forest
Este repositório contém um projeto de previsão de preços de imóveis utilizando a técnica de Random Forest, uma técnica de aprendizado de máquina amplamente utilizada para tarefas de regressão e classificação. Objetivo do Projeto
O objetivo deste projeto é prever os preços de imóveis com base em um conjunto de características relevantes, como área, número de quartos, localização, entre outras. A previsão de preços de imóveis é uma aplicação comum de aprendizado de máquina e pode ser útil para compradores, vendedores e agentes imobiliários.
O conjunto de dados utilizado neste projeto contém informações sobre os imóveis, como área, número de quartos, número de banheiros, localização e preço de venda. Este conjunto de dados foi pré-processado e está pronto para ser utilizado para treinar o modelo de Random Forest.
A Random Forest é um algoritmo de aprendizado supervisionado baseado em árvores de decisão. Ele opera criando uma "floresta" de árvores de decisão durante o treinamento e fazendo previsões ao calcular a média das previsões de cada árvore individual. A Random Forest é conhecida por sua eficácia em lidar com conjuntos de dados de alta dimensionalidade e por sua resistência ao overfitting.
