RealEstateAI Solutions si propone di ottimizzare la valutazione dei prezzi immobiliari attraverso l'uso di tecniche avanzate di regolarizzazione in modelli di regressione lineare.
L’obiettivo principale è fornire previsioni di prezzo più accurate e affidabili, riducendo il rischio di overfitting e migliorando la capacità di generalizzazione del modello. In un mercato immobiliare sempre più competitivo, questo sistema rappresenta uno strumento strategico per agenti e investitori
Il dataset, liberamente disponibile, è accessibile al seguente link:
- Dataset: housing.csv
- Ispirato al dataset Kaggle: Housing Prices Dataset
| Variabile | Descrizione |
|---|---|
Price |
Prezzo dell’immobile (target) |
Area |
Superficie |
Bedrooms |
Numero di camere da letto |
Bathrooms |
Numero di bagni |
Stories |
Numero di piani |
Mainroad |
1 se affaccia su una strada principale, 0 altrimenti |
Guestroom |
1 se ha una stanza degli ospiti, 0 altrimenti |
Basement |
1 se ha un seminterrato, 0 altrimenti |
Hotwaterheating |
1 se ha una caldaia, 0 altrimenti |
Airconditioning |
1 se ha aria condizionata, 0 altrimenti |
Parking |
Numero di parcheggi |
Prefarea |
1 se situato in una zona prestigiosa, 0 altrimenti |
Furnishingstatus |
0 = non arredato, 1 = parzialmente arredato, 2 = completamente arredato |
- Python
- Pandas & NumPy
- Scikit-learn
- Seaborn & Matplotlib
- Caricamento dei dati
- Gestione dei valori mancanti
- Codifica di eventuali variabili categoriche
- Normalizzazione/standardizzazione dei dati
- Regressione Ridge
- Regressione Lasso
- Regressione Elastic Net
Tutti i modelli sono stati implementati utilizzando Cross Validation automatica (con RidgeCV, LassoCV, ElasticNetCV)
- Calcolo del Mean Squared Error (MSE)
- Calcolo del R² score
- Analisi della complessità del modello tramite il numero di coefficienti non nulli
- Grafici di confronto tra i modelli
- Visualizzazione dei residui
- Curve di apprendimento (learning curve)
Il confronto tra i metodi di regolarizzazione ha evidenziato che:
- Ridge regge bene nei casi con multicollinearità
- Lasso permette la selezione automatica delle feature
- Elastic Net combina i vantaggi di entrambi i metodi
Grazie alla regolarizzazione, si è ottenuto un modello più robusto e generalizzabile, riducendo significativamente l’overfitting rispetto alla regressione lineare standard
Giacomo Latini
Master Professionale in AI Engineering - ProfessionAI
- Clona la repository:
git clone https://github.com/tuo-username/realestate-ai-solutions.git
cd realestate-ai-solutions- Assicurati di avere Python 3 installato.
- python ealestate-ai-solutions.py
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