[en] Accurate estimation of the properties prices is an activity that has traditionally been complex due to the high number of variables involved in this value. Historically, a simple method has been employed, based on comparison with equivalent properties located in approximately the same market area. However, technological advances have given rise to new techniques to solve this type of problem, for example, the application of machine learning methods that consider a greater number of variables, for a better estimate of the sale value of real estate. This document presents the development and implementation of Machine Learning algorithms for prediction of the sale price of homes in the city of Medellín and the Área Metropolitana. The data used corresponds to real estate sales announcements published on the Properati real estate portal, The data was analyzed, and different machine learning techniques were applied: linear regression, Decision Trees, Random Forest, k Nearest Neighbors and Extreme Gradient Boosting (XGBoost) for the regression. As performance measures for the evaluation of the models, Mean Absolute Percentage Error (MAPE), the Absolute Mean Error (MAE) and the coefficient of determination R2 were used to determine the model with the lowest margin of error and the highest precision in the estimate. The best results were obtained with the Random Forest model, with an R2 of 0,81 and MAPE of 14,3%. The results of this document can be used by all people with an interest in selling and buying housing in the city and by real estate portals or tax authorities for a better estimate of the sale value of the properties.

[es] La estimación precisa del precio de un inmueble es una actividad que tradicionalmente ha sido compleja, debido al alto número de variables que intervienen en este valor. Históricamente se ha empleado un método simple basado en la comparación con propiedades similares, localizadas aproximadamente en la misma área de mercado. Sin embargo, los avances tecnológicos han originado nuevas técnicas para resolver este tipo de problemática, por ejemplo, la aplicación de métodos de aprendizaje automático que consideran mayor número de variables para una estimación más precisa del valor de venta de los inmuebles. En este documento se presenta el desarrollo e implementación de algoritmos de Machine Learning para la predicción del precio de venta de viviendas en la ciudad de Medellín y el Área Metropolitana. Los datos utilizados corresponden a anuncios de ventas de inmuebles publicadas en el portal inmobiliario Properati, a partir de los cuales se realizó el análisis de los datos y se aplicaron diferentes técnicas de aprendizaje automático, entre ellos: regresión lineal, árboles de decisión, Random Forest, k vecinos más cercanos y Extreme Gradient Boosting (XGBoost) para la regresión. Como medidas de desempeño para la evaluación de los modelos, se utilizaron el error porcentual absoluto medio (MAPE), el error medio absoluto (MAE) y el coeficiente de determinación R2 y así determinar el modelo con menor margen de error y mayor precisión en la estimación. Se obtuvieron mejores resultados con el modelo Random Forest, con un R2 de 0,81 y un MAPE de 14,3%. Los resultados de este documento pueden ser utilizados por todas las personas con el interés de vender y comprar vivienda en la ciudad, y también por los portales inmobiliarios o autoridades fiscales para una mejor estimación del valor de venta de los inmuebles.