Laboratoire des prix immobiliers

Présentation du projet

Examiner des modèles de prix immobiliers par rapport à une référence simple.

Une étude de régression en ensemble utilisant un jeu pédagogique de 545 lignes sur le logement. Elle crée des caractéristiques immobilières, compare les pondérations par validation croisée et réserve un ensemble de test distinct.

• Python
• Régression
• Apprentissage ensembliste
• Évaluation

Au cœur de cette réalisation

• Préparé un jeu couvrant cinq villes et trois catégories de rénovation, sans valeurs manquantes ni identifiants dupliqués.
• Créé des prédicteurs de nombre total de pièces, surface par chambre, toilettes par chambre et surface par étage, en excluant identifiants et prix des entrées.
• Utilisé imputation, mise à l’échelle et encodage one-hot ajustés par partition pour éviter les fuites de prétraitement.
• Comparé quatre pondérations avec une validation à cinq partitions sur 436 lignes d’entraînement, retenant un ensemble Ridge, forêt aléatoire et gradient boosting pondéré 2:1:1.
• Évalué 109 lignes réservées : R² 0.5353, MAE 113,249.95 et RMSE 153,267.51, avec une erreur inférieure à la référence médiane.
• Ajouté 19 tests et documenté l’absence de validation externe, d’intervalles de prédiction et d’analyses par sous-groupes ; il s’agit toujours d’une étude pédagogique.

Code source et liens