Machine learning voorspelt woningwaarde nauwkeuriger
Marnix Hazelhoff
26 september 2025
Leestijd 3 minuten
Folmer, E., & Kuffer, M. (2022). Spatial Determinants of Real Estate Appraisals in The Netherlands: A Machine Learning Approach. ISPRS International Journal of Geo-Information, 11(2), 125.
De woningmarkt is complex en geen woning of buurt is hetzelfde. Toch worden taxaties vaak gebaseerd op relatief eenvoudige modellen. Nieuw onderzoek laat zien dat moderne machine learning-technieken veel beter in staat zijn om die complexiteit te vangen. Vooral de rol van locatie blijkt cruciaal.
Waarom dit onderzoek?
Kopers, verkopers en financiers vertrouwen allemaal op taxaties. Traditionele modellen werken vaak met lineaire verbanden: meer vierkante meters betekent een hogere prijs, en een nieuwere woning is doorgaans meer waard. Maar dat beeld is te simpel. De waarde van een huis wordt óók sterk beïnvloed door de omgeving: de kwaliteit van de buurt, de nabijheid van voorzieningen en zelfs subtiele verschillen in woningtype.
​
Om te onderzoeken of we tot betere waardeschattingen kunnen komen, hebben Nederlandse onderzoekers machine learning toegepast. Deze methode kan patronen herkennen die traditionele modellen missen.
Methode
De onderzoekers gebruikten woning- en taxatiegegevens uit meerdere gemeenten en vergeleken twee aanpakken:
-
Klassieke regressiemodellen: de standaard in de vastgoedwereld.
-
XGBoost: een geavanceerde machine learning-techniek die zowel lineaire als complexe, niet-lineaire verbanden kan oppikken.
​
De modellen kregen een breed palet aan gegevens mee:
-
kenmerken van de woning (woonoppervlak, type, bouwjaar, WOZ-waarde)
-
kenmerken van de omgeving (voorzieningen, wijkkenmerken)
Zo konden de onderzoekers nagaan welke factoren de grootste rol spelen en hoe goed elk model de taxatiewaarde kon voorspellen.
Belangrijkste bevindingen
-
Hogere nauwkeurigheid: XGBoost verklaarde ongeveer 83% van de verschillen in taxatiewaarden, veel meer dan klassieke regressiemodellen.
-
Locatie weegt zwaar: de waarde van een woning wordt niet alleen bepaald door wat er binnen de muren zit, maar net zo sterk door de buurt en de voorzieningen eromheen.
-
Transparantie blijft lastig: machine learning voorspelt beter, maar het is niet altijd duidelijk voor gebruikers waarom een bepaalde waarde uit het model komt. Dat kan tot wantrouwen leiden.
Bod berekenen
Wil je weten wat je moet bieden op je droomhuis? Wij berekenen het voor je.
Wat betekent dit voor de woningmarkt?
Dit onderzoek laat zien dat de sector met machine learning betere en betrouwbaardere waarderingen kan maken. Maar de auteurs waarschuwen ook: als de logica achter de voorspelling niet helder is, kan dat tot problemen leiden bij taxateurs, banken en consumenten. Nauwkeurigheid moet dus altijd gepaard gaan met uitlegbaarheid.
