Nosso modelo de predição utiliza técnicas avançadas de machine learning para estimar preços de imóveis com alta precisão, baseando-se em dados reais do mercado imobiliário de Brasília.
Coletamos dados de imóveis de múltiplos portais imobiliários (Viva Real, Zap Imóveis, Quinto Andar, etc.) de forma automatizada, garantindo uma base de dados sempre atualizada.
Os dados passam por um pipeline de limpeza que remove duplicatas, corrige inconsistências, normaliza endereços e realiza geocodificação para obter coordenadas precisas.
Criamos variáveis derivadas como preço por m², distância a pontos de interesse, e características agregadas da região para enriquecer o modelo.
Utilizamos o algoritmo XGBoost (eXtreme Gradient Boosting), conhecido pela alta performance em dados tabulares. O modelo é otimizado com Optuna para encontrar os melhores hiperparâmetros.
Ao receber suas informações, o modelo gera uma predição de preço junto com um intervalo de confiança, indicando a faixa provável de valores.
Localização
35%Região e coordenadas geográficas
Área (m²)
28%Tamanho total do imóvel
Tipo do Imóvel
18%Apartamento, casa, cobertura, etc.
Quartos
12%Número de dormitórios
Vagas
7%Vagas de garagem
O modelo estima o valor de mercado justo baseado em características e comparáveis. Imóveis anunciados podem estar acima ou abaixo do valor de mercado por diversos fatores como urgência na venda, estado de conservação, ou simplesmente precificação inadequada.
Atualmente, o modelo foi treinado exclusivamente com dados de Brasília e região do Distrito Federal. Usar para outras localidades pode gerar resultados imprecisos, pois as dinâmicas de mercado são diferentes.
O modelo é retreinado a cada 15 dias com novos dados coletados, garantindo que reflita as condições atuais do mercado. A base de dados é atualizada semanalmente.
A localização é o fator mais importante na determinação do preço de um imóvel. Mesmo pequenas variações de localização podem ter grande impacto no valor. Usamos geocodificação para obter coordenadas precisas.