Modelo de precios
Un modelo de árboles potenciados por gradiente (GBT de Spark ML) estima el precio por noche de un anuncio a partir de sus características: ciudad, ubicación, tamaño, tipo de alojamiento, servicios, anfitrión y reseñas. Se entrena con el 80 % de los anuncios y se evalúa con el 20 % restante, que el modelo no ha visto.
Varianza explicada (R²)
0,83
Sobre el logaritmo del precio. La regla de referencia llega a 0,54.
Error relativo mediano
20,1 %
En la mitad de los anuncios el modelo se desvía menos que eso. La referencia: 34,5 %.
Error absoluto medio
US$ 50
Por noche. La referencia: US$ 84.
Anuncios de prueba
69.100
Entrenado con 275.442 anuncios el 14 de noviembre de 2026.
Error por ciudad, frente a la regla de referencia
Error relativo mediano en el conjunto de prueba: cuanto más corta la barra, mejor. La referencia predice, para cada anuncio, la mediana de su ciudad y su tipo de alojamiento.
- Modelo
- Regla de referencia
- São Paulo17,3 %23,8 %
- Santiago18,0 %33,3 %
- Barcelona18,3 %39,9 %
- Buenos Aires19,3 %28,6 %
- Londres19,6 %32,8 %
- Bogotá19,7 %30,5 %
- París19,8 %44,1 %
- Lisboa19,8 %31,9 %
- Nueva York20,2 %48,6 %
- Madrid21,5 %35,8 %
- Ciudad de México22,3 %34,1 %
- Río de Janeiro25,4 %42,2 %
Ver los datos en tabla
| Ciudad | Anuncios de prueba | R² | Error mediano | Referencia | Error medio (USD) |
|---|---|---|---|---|---|
| São Paulo | 8.423 | 0,59 | 17,3 % | 23,8 % | US$ 16 |
| Santiago | 3.531 | 0,71 | 18,0 % | 33,3 % | US$ 20 |
| Barcelona | 2.141 | 0,82 | 18,3 % | 39,9 % | US$ 60 |
| Buenos Aires | 5.485 | 0,60 | 19,3 % | 28,6 % | US$ 22 |
| Londres | 11.682 | 0,77 | 19,6 % | 32,8 % | US$ 77 |
| Bogotá | 3.721 | 0,64 | 19,7 % | 30,5 % | US$ 16 |
| París | 8.584 | 0,76 | 19,8 % | 44,1 % | US$ 89 |
| Lisboa | 4.296 | 0,69 | 19,8 % | 31,9 % | US$ 50 |
| Nueva York | 3.819 | 0,80 | 20,2 % | 48,6 % | US$ 80 |
| Madrid | 3.402 | 0,71 | 21,5 % | 35,8 % | US$ 59 |
| Ciudad de México | 5.533 | 0,66 | 22,3 % | 34,1 % | US$ 32 |
| Río de Janeiro | 8.483 | 0,61 | 25,4 % | 42,2 % | US$ 44 |
Qué variables pesan más
Importancia relativa de las 15 variables principales: cuánto reduce el error cada una al usarse en los árboles.
- Ciudad27,2 %
- Tipo de propiedad10,7 %
- Distancia al centro5,7 %
- Noches mínimas4,8 %
- Longitud4,5 %
- Baños4,2 %
- Dormitorios4,2 %
- Capacidad (huéspedes)4,0 %
- Latitud3,9 %
- Número de servicios2,6 %
- Disponibilidad a 90 días2,5 %
- Puntuación: ubicación2,2 %
- Anuncios del anfitrión1,6 %
- Puntuación: limpieza1,5 %
- Antigüedad del anfitrión1,5 %
La importancia indica cuánto usa el modelo una variable, no que esa variable cause el precio.
Precio predicho frente a precio real
Muestra aleatoria de 1.500 anuncios de prueba. Sobre la diagonal, la predicción coincide con el precio publicado. El modelo tiende a quedarse corto en los anuncios más caros y a pasarse en los más baratos.
Cómo leer estos resultados
El modelo predice el logaritmo del precio en dólares. Así, equivocarse en 20 dólares pesa lo mismo en términos relativos para un anuncio de 40 que para uno de 400, y los precios extremos no dominan el ajuste. Solo se usan anuncios con precio publicado, coordenadas dentro de la ciudad y precio dentro de los percentiles 1 y 99 de su ciudad.
Ninguna variable contiene el precio ni se deriva de él: se excluyen de forma explícita los ingresos estimados y las cotizaciones de precio que publica la fuente. El reparto entre entrenamiento y prueba es determinista, de modo que un mismo anuncio cae siempre en el mismo conjunto.
Predecir bien no equivale a explicar: el modelo recoge lo que se anuncia, no la calidad real del alojamiento ni la temporada de la estancia. Úsalo para comparar, no para tasar.
Segmentos de barrios
Además del modelo de precios, un K-Means agrupa los barrios de todas las ciudades según su precio relativo al de su ciudad, su actividad de reseñas, su disponibilidad y su tipo de oferta. Los segmentos se numeran de más barato a más caro; el número de grupos se elige con el coeficiente de silueta.
| Segmento | Barrios | Precio frente a su ciudad | Reseñas por mes | Días disponibles al año | Vivienda completa | Cuota de anuncios de la ciudad |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Segmento 1 | 273 | 0,61 | 0,91 | 235 | 41 % | 0,3 % |
| Segmento 2 | 286 | 0,81 | 1,42 | 267 | 78 % | 1,2 % |
| Segmento 3 | 250 | 0,88 | 1,63 | 161 | 68 % | 1,9 % |
| Segmento 4 | 6 | 1,08 | 1,74 | 258 | 84 % | 32,2 % |
| Segmento 5 | 54 | 1,93 | 1,02 | 199 | 79 % | 1,9 % |