Previsione di Home Sales Prices

Sommario

L’ obiettivo dell’ analisi è la previsione del prezzo di vendita (price, in scala log10) di m =4320 abitazioni. Confrontando diversi modelli, sia parametrici sia non parametrici, emerge che la miglior performance in fase di validazione finale è ottenuta mediante l’impiego di stacking tra le previsioni fornite da modelli di regressione LASSO e XGBoost, ottenendo un MAE = 0.0514155. Considerata l’importante mole di dati di training(n =17293 osservazioni per 19 variabili), uno dei focus dell’ analisi è relativo all’impiego di strategie di tuning e/o modelli parsimoniosi finalizzati a limitare lo sforzo computazionale necessario all’ottimizzazione del risultato.