NYAWA WOMO Serge Luther s’intéresse à la finance, l’économétrie et l’intelligence artificielle. Ses recherches portent sur le risque en finance et les applications du Machine Learning dans divers domaines de l’économie. Il cordonne également le Master of Sciences en Intelligence Artificielle et Business Analytics chez TBS Education.
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Cet article présente l'estimation des prix de l'immobilier en France, un marché peu étudié. Nous comparons sept techniques d'apprentissage automatique populaires en proposant une approche différente qui quantifie la pertinence des caractéristiques de localisation. Sans utiliser les caractéristiques de localisation géographique, nous obtenons des différences importantes concernant la précision des prévisions des modèles entre les villes à niveaux de vie moyen et élevé (différences de précision supérieures à 70 % dans certains cas). Avec les caractéristiques de localisation géographique, nous obtenons des améliorations importantes concernant les pouvoirs prédictifs des modèles (améliorations au-delà de 50 % pour certaines mesures d'erreur de prévision).
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