El propósito de este estudio es desarrollar e implementar un modelo que estime el avalúo catastral de un predio urbano en la ciudad de Pereira mediante técnicas de aprendizaje de máquina. Disponer del avalúo catastral de predios es fundamental para la economía de los municipios con el fin de aplicar el impuesto predial y para los propietarios de los predios para tener información del valor de su patrimonio. Se fortalece la comercialización de los predios de una forma más equitativa en negociaciones entre personas y entre personas y estado. Debe de existir una forma o técnica que le permita dar un valor catastral a los predios, esta se debe poder estandarizar y replicar para ser utilizada donde se necesite. Actualmente este proceso lo realiza el IGAC de una forma manual y poco eficiente que requiere de expertos y toma de muestras del observatorio inmobiliario para definir el valor de las zonas geoeconómicas y el valor de los tipos de edificaciones, el realizar la estimación de forma automática permite que el proceso sea más eficiente y que se pueda realizar en un menor tiempo, lo que reduce costos y permite tener información actualizada más rápidamente. Este medio incluye un mayor número de variables del territorio y sin la necesidad de ajustarse al criterio de las personas haciendo más transparente el proceso de valoración predial. Para lograr este objetivo se realizó una comparación de las principales técnicas de tipo supervisado en el ámbito de aprendizaje automático: procesos gaussianos, máquinas de soporte vectorial, redes neuronales y regresión lineal múltiple. La comparación se realizó mediante validación cruzada anidada. Se tomaron cinco grupos con 80% de la información para entrenamiento y 20% para validación. Finalmente se determinó el mejor algoritmo mediante la comparación de los resultados del error cuadrático medio (ECM), el error absoluto medio (EAM) y el coeficiente de determinación (r2)
