Comparaison des modèles

1. Coefficient de détermination R²

Le coefficient R² mesure la part de la variation du prix expliquée par la surface dans le modèle. Plus il est proche de 1, meilleur est l’ajustement.

2. Erreur quadratique moyenne RMSE

Le RMSE (Root Mean Squared Error) exprime l’écart type moyen entre les valeurs observées et estimées. Plus le RMSE est bas, plus le modèle est précis.

3. Robustesse en extrapolation

Ce critère est qualitatif : il désigne la capacité d’un modèle à rester fiable en dehors de la plage de données disponibles.

• 🔹 La régression linéaire reste stable mais peut être imprécise en dehors des données.
• 🔹 La régression logarithmique et puissance peuvent mieux s’adapter à des effets de taille.
• 🔹 LOWESS est précise sur les données connues mais ne doit pas être extrapolée.