Identification of locational influence on real property values using data mining methods

Identification of locational influence on real property values using data mining methods

La valeur de l’#immobilier est une question importante pour les autorités municipales, puisque l’#impôt_foncier est une de leurs principales sources budgétaires. Son estimation est un processus complexe, en raison de la diversité des facteurs qui l’affectent. Un de ces facteurs est l’emplacement de la propriété, qui englobe la relation géographique entre l’établissement et les commodités environnantes. La #modélisation hédonique est fréquemment utilisée pour estimer la valeur d’une propriété, en mesurant l’influence de l’emplacement de la propriété. La région étudiée est habituellement divisée en zones homogènes. Cette division peut introduire un biais (une vision particulière) lié au problème de l’unité territoriale modifiable. Notre intention dans cet article est d’appliquer des techniques d’exploration de données pour répondre à un possible biais expert, (une vision d’expert particulier), dans le modèle actuel d’évaluation de la ville de #Calgary. Selon la technique d’arbre de décision, un attribut de localisation (sous-quartier) représenté par les coordonnées (x, y) des propriétés correspond à environ 96% de classifications correctes par rapport à leur désignation parmi les sous-quartiers de Calgary. En adoptant la technique des arbres de régression, nous montrons qu’il est possible d’expliquer environ 73% de variabilité de l’attribut prix de vente, en utilisant uniquement l’attribut sous-quartier ou le (x, y) des coordonnées en entrée. En général, les résultats ont montré une relation cohérente entre la valeur de la propriété et l’emplacement. Cependant, la configuration des prix des propriétés réelles ne correspond pas strictement aux unités politico-administratives adoptées par la ville. Ces structures recoupent parfois les limites des unités administratives ou sont mélangées à l’intérieur d’une unité. Nos résultats suggèrent que l’utilisation des coordonnées d’une propriété spatiale, au lieu des subdivisions politico-administratives, pour rendre compte de son emplacement, conduirait à des résultats plus précis sans encourir le risque de partialité.

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