¿Comprar casa o Alquilar? Naive Bayes usando Python
Hoy veremos un nuevo ejercicio práctico, intentando llevar los algoritmos de Machine Learning a ejemplos claros y de la vida real, repasaremos la teoría del Teorema de Bayes (video) de estadística para poder tomar una decisión muy importante: ¿me conviene comprar casa ó alquilar?
Veamos si la Ciencia de Datos nos puede ayudar a resolver el misterio… ¿Si alquilo estoy tirando el dinero a la basura? ó ¿Es realmente conveniente pagar una hipoteca durante el <<resto de mi vida>>?
Si bien tocaremos el tema livianamente -sin meternos en detalles como intereses de hipotecas variable/fija, porcentajes, comisiones de bancos,etc- haremos un planteo genérico para obtener resultados y tomar la mejor decisión dada nuestra condición actual.
En artículos pasados vimos diversos algoritmos Supervisados del Aprendizaje Automático que nos dejan clasificar datos y/o obtener predicciones o asistencia a la toma de decisiones (árbol de decisión, regresión logística y lineal, red neuronal). Por lo general esos algoritmos intentan minimizar algún tipo de coste iterando las entradas y las salidas y ajustando internamente las “pendientes” ó “pesos” para hallar una salida. Esta vez, el algoritmo que usaremos se basa completamente en teoría de probabilidades y obteniendo resultados estadísticos. ¿Será suficiente el Teorema de Bayes para obtener buenas decisiones? Veamos!
