Aplicação de Algoritmos de Aprendizado de Máquina à Previsão do Valor de Imóveis no Norte de Minas Gerais

• Bruno Henrique de Pádua Silva UFVJM
• Rogério Alves Santana UFVJM
• Honovan Paz Rocha UFVJM

DOI: https://doi.org/10.5753/latinoware.2023.236556

Resumo

O mercado imobiliário brasileiro tem crescido muito mais que a economia do país nos últimos anos, e a previsão é que ele ainda perdure, pois, a estimativa de crescimento para indústria do setor de construção é de 2,5% para o ano de 2023. É esperado que as compras e vendas continuem crescendo bastante, isso porque o mercado imobiliário é um segmento bastante sólido no Brasil, onde imóveis são vistos como uma reserva de valor, ainda mais quando falamos de imóveis residenciais. A previsão para o mercado imobiliário em 2023 é positiva e promissora, como projeções indicam que o crescimento no setor deve permanecer, com bom retorno para investimentos. Considerando-se esta nova realidade, o planejamento do processo de aquisição de um imóvel tem ganhado cada vez mais importância, trazendo atenção para as técnicas de predição como ferramentas para suporte à escolha de um novo bem. A predição do preço de imóveis é um assunto complexo e depende de vários fatores que podem influenciar o valor dos imóveis, como a taxa Selic, a demanda por crédito imobiliário, a oferta e a localização das propriedades e as condições do mercado. Nesse trabalho, construímos duas bases de dados de imóveis da macrorregião do Norte de Minas Gerais, e realizamos processos para obtenção de bases estruturais. Utilizamos métodos clássicos da estatística, como a Regressão Linear e Polinomial, um Perceptron e uma Rede Neural Artificial (RNA) do tipo Perceptron Multicamadas para prever os valores de imóveis nas bases construídas. Os métodos propostos apresentaram resultados promissores com erros próximos de zero nas bases utilizadas.

Palavras-chave: Previsão do preço de imobiliário, Aprendizado de máquina, Regressão Linear, Regressão Polinomial, Perceptron, Perceptron Multicamadas, Norte de Minas Gerais

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