1- A estrategia da modelagem foi, utilizar o maximo de variaveis relacionadas ao imovel, para baseada nisso predizer o valor deste. 3- Primeiramente foi rodado um modelo base line,apos isso, testei nlearning-rate, a menor diferenca entre treino e validacao foi o learning rate escolhido. 4-O criterio foi 70/30, dada a quatindade de dados nao tenho problema de overfiting, ou poucos dados para validacao. 5- Em excel,comparei a distribuicao das principais variaveis do modelo, apos quebrar os precos em decis o preco (predidto), apos isso, analisei a ordenacao das variavies, possuem boa ordenacao, e tambem conseguimos predizer preco por bairro, tipo de cancelamento,etc. Assim, concluo que o modelo e robusto e com boa predicao do preco.