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 # Imoveis-rj
-A Predicting Model for Flat Prices in Rio de Janeiro - RJ - Brasil - 2016-2018 using XGBOOST
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-Trata-se de modelo preditivo experimental que colhe dados de imóveis obtidos a partir dos principais sites imobiliários brasileiros. Os dados de preços e demais variáveis utilizadas restringem-se a imóveis de 1, 2 ou 3 dormitórios, localizados nos bairros de  Botafogo, Copacabana, Gávea, Ipanema, Leblon e Tijuca, coletados no período de 2016 a 2018. As predições foram feitas utilizando-se modelo baseado no XGBoost Regressor e as visualizações foram obtidas usando-se, na maioria dos casos, apenas as bibliotecas MatplotLib (plt) e Seaborn (sns).
+- A Predicting Model for Flat Prices in Rio de Janeiro - RJ - Brasil, during 2016 to 2018, using XGBOOST Regressor model.
+- Trata-se de modelo preditivo experimental que colhe dados de imóveis obtidos a partir dos principais sites imobiliários brasileiros. Os dados de preços e demais variáveis utilizadas restringem-se a imóveis de 1, 2 ou 3 dormitórios, localizados nos bairros de  Botafogo, Copacabana, Gávea, Ipanema, Leblon e Tijuca, coletados no período de 2016 a 2018. As predições foram feitas utilizando-se modelo baseado no XGBoost Regressor e as visualizações foram obtidas usando-se, na maioria dos casos, apenas as bibliotecas MatplotLib (plt) e Seaborn (sns).
 
 Fico à disposição.
 
 Antonio Roberto Mendes Barberá
 (+55)21 992992949
 Leblon, Rio de Janeiro - Brasil
 
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+![GitHub forks](https://img.shields.io/github/forks/arbarbera/Curricula-Processing-Resumes?color=%2327FF01&label=Forks&logo=GITHUB&logoColor=%2327FF01&style=plastic)
+![Conda](https://img.shields.io/conda/v/conda-forge/python?color=%2301FFF3&label=conda&logo=ANACONDA&logoColor=%2301FFF3&style=plastic)
+![PyPI](https://img.shields.io/pypi/v/nine?color=%2323B8F9%20&logo=PyPI&logoColor=%2323B8F9%20&style=plastic)
+![GitHub code size in bytes](https://img.shields.io/github/languages/code-size/arbarbera/Curricula-Processing-Resumes?color=%23FFC300&logo=GITHUB&logoColor=%23FFC300&style=plastic)