Árboles de decisión en economía: una aplicación a la determinación del precio de la vivienda

• Máximo Camacho ^[1] ; Salvador Ramallo ^[1] ; Manuel Ruiz Marín ^[2]
  1. [1] Universidad de Murcia

     Universidad de Murcia

     Murcia, España

     
  2. [2] Universidad Politécnica de Cartagena

     Universidad Politécnica de Cartagena

     Cartagena, España

     
• Localización: Nuevos métodos de predicción económica con datos masivos / Daniel Peña Sánchez de Rivera (ed. lit.) , Pilar Poncela Blanco (ed. lit.) , Esther Ruiz Ortega (ed. lit.) , 2021, ISBN 9788417609481, págs. 61-92
• Idioma: español
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• Resumen

  • En este trabajo describimos los árboles de decisión y repasamos su utilización en elanálisis de datos económicos en el contexto de big data. De manera simplificada, realizamos un análisis comparativo de los algoritmos más utilizados en la construcción deárboles de decisión: CART, bagging, random forests y boosting. A modo de ilustraciónde estos procedimientos, examinamos cuáles son los determinantes del precio de lavivienda en Madrid en una muestra de 20.386 viviendas del portal Idealista en 2018.El fuerte componente no lineal de la relación del precio con sus determinantes es clavepara destacar las ventajas de los árboles de decisión frente a propuestas más convencionales.