Prédire les loyers Parisiens avec une régression linéaire

Inutile de rappeler qu’à Paris, les logements sont un vrai parcours du combattant, l’informatique étant un de mes violons d’Ingres, j’ai voulu mettre à l’épreuve la régression linéaire face aux loyers de la capitale.

Pour rappel, un modèle de régression linéaire cherche à établir une relation linéaire (y = ax+b) entre une variable, dite expliquée, et une ou plusieurs variables, dites explicatives.

Le jeu de données utilisé provient d’openclassrooms, et contient 2 informations :

  • La surface du logement
  • Son prix

Ici, la variable expliquée est donc le prix des loyers, et la variable explicative est la surface.

À partir de ces 2 informations, il est possible d’entraîner un modèle, puis de réaliser des estimations du prix, et ce, en fonction de la surface fournie.

On voit clairement que le nuage de points suit un modèle linéaire, c’est-à-dire que le loyer est une fonction de la surface

Ainsi, selon le modèle, un 31m² à Paris devrait coûter 1217€ par mois, en regardant les différentes annonces, pour un modèle prenant en compte uniquement la surface, je trouve que ce n’est pas très loin de la réalité !

Code Python :