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Orlogskapten/dvf_ensae_sbra

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🏠 Prévision du prix de l'immobilier parisien à l'aide de DVF &Co 🏠

Heroku App Status

Projet Python 2ème année de l'ENSAE
La présentation du projet est disponible ici
En collaboration avec Camille Francon, Wenceslas Sanchez et Khaled Larbi.

Sommaire


Les données sont disponibles ici temporairement.

But

La direction générale des finances publiques publie tous les semestres le dataset Demandes de valeurs foncières qui fournit sur les 5 dernières années l'ensemble des transactions immobilières à partir des actes notariés sur le territoire métropolitain (hors Alsace, Moselle et Mayotte). Ce dataset contient la valeur à laquelle le bien a été vendu, le type de transaction, les caractéristiques des biens (surface, localisation, nombre de pièce) etc. Les données sont accessibles ici;

Nous nous sommes concentrés sur Paris (en dépit d'avoir 64 go de RAM 😢) pour prédire la valeur d'un bien (en fonction de ses caractéristiques) en enrichissant le dataset avec :

  • les données FiLoSoFi publié par l'INSEE qui fournissent des informations sur les caractéristiques des ménages au sein d'un carroyage (de 200m pour notre part), disponible ici.
  • les critères d'appréciation et les notes de Paris par arrondissement (noté par les habitants). Ces informations ont été scrappé sur le site Ville-idéale. Le script qui permet de scrapper est disponilbe ici
  • les données sur les équipements à proximité des logements. Le dataset est disponible ici. Un gros travail a été nécessaire pour rattacher ces données à la table DVF que vous retrouverez ici.

Résultats

Modèle RMSE Gagnant
LightGBM 140786.01 👑
SVR 205309.53 😢
RandomForest 143325.41 😢

GitHub-Pages

Nous avons développé dans le cadre de ce projet un dashboard intéractif pour mettre en avant les principales variables disponibles dans notre dataset dont voici un aperçu :

Il est disponible sur cette page et en app ici.