House price prediction

: a comparative analysis of machine learning approaches to study Melbourne’s market

Resumo

A presente tese debruça-se sobre a aplicação de técnicas de aprendizagem automática a previsão do preço da habitação, uma tarefa crucial e com importantes implicações. Neste âmbito, o trabalho inclui uma revisão de literatura e uma aplicação ao caso de Melbourne, Austrália. A análise foca-se na identificação dos fatores determinantes do preço da habitação e na análise da performance preditiva de diversos algoritmos de aprendizagem automática. De facto, da análise da importância desses fatores ao longo do tempo, é possível compreender a natureza dinâmica do exercício de previsão do preço da habitação.

Data de atribuição	4 jul. 2024
Idioma original	English
Instituição de premiação	Universidade Católica Portuguesa
Supervisor	Pedro Afonso Fernandes (Supervisor)