Een hybride model voor woningwaardering: hedonic-prijzen met uitlegbare AI
Marnix Hazelhoff
27 juni 2025
Leestijd 3 minuten
Tarasov, S. & Dessoulavy‑Śliwiński, B. (2025). Algorithm‑Driven Hedonic Real Estate Pricing – An Explainable AI Approach. Real Estate Management and Valuation, 33(1), 22–34. DOI: 10.2478/remav-2025-0003.
Taxateurs gebruiken al decennia hedonic-modellen: vaste bedragen per extra vierkante meter, bouwjaar of energielabel. Handig, maar niet feilloos. Dit onderzoek laat zien hoe je die klassieke formule kunt aanvullen met slimme algoritmes én een begrijpelijke uitleglaag.
Hoe werkt het?
De onderzoekers gebruiken gegevens van 75.000 Nederlandse woningverkopen uit de periode 2018–2023. Elke woning is beschreven aan de hand van bekende kenmerken zoals locatie, woonoppervlak, bouwjaar en energielabel.
-
Basisprijs berekenen
Met een zogenaamd hedonic-model krijgt elk kenmerk een vaste waarde. Een extra vierkante meter telt bijvoorbeeld voor €2.000 mee, terwijl een ouder bouwjaar juist afbreuk doet. Zo ontstaat een eerste inschatting van de woningwaarde. -
Aanvullen met machine learning
Die basisprijs laat echter nog veel onverklaarde verschillen zien. Denk aan onverwacht hoge biedingen in opkomende buurten, of juist prijsdalingen bij minder courante woningtypes. Het verschil tussen de berekende en de werkelijke prijs (het residu) wordt opgevangen door drie machine learning-modellen (waaronder XGBoost en een neuraal netwerk). Die leren welke factoren in de praktijk méér invloed hebben dan het model vooraf dacht. -
Transparantie met SHAP
Om de uitkomsten begrijpelijk te maken, gebruiken de onderzoekers zogeheten SHAP-waarden. Daarmee zie je precies hoeveel euro elk kenmerk heeft bijgedragen aan de uiteindelijke prijs. Denk aan: een beter energielabel +€7.500, ligging in een populaire buurt +€40.000. Zo is het eindbedrag geen black box, maar een optelsom die je kunt uitleggen.
Wat levert het op?
-
Meer transaparantie
De hybride methode maakt woningwaarderingen aantoonbaar slimmer en transparanter. -
Nauwkeuriger
Het model verkleint de gemiddelde afwijking tussen voorspelling en echte verkoopprijs met 15%. Vooral in gebieden met veel prijsschommelingen of snel veranderende voorkeuren (zoals stedelijke randzones) is dit een duidelijke meerwaarde. -
Uitlegbaar
Niet alleen wordt de prijs beter geschat, maar je kunt ook inzicht geven in waarom. Dat maakt het model bruikbaar voor adviseurs, makelaars én woningzoekers.
Bod berekenen
Wil je weten wat je moet bieden op je droomhuis? Wij berekenen het voor je.
-
Inzicht in prijsdrijvers
Uit de analyse blijkt dat locatie het zwaarst meeweegt (~40%), gevolgd door woonoppervlak (~25%) en energieprestatie (~10%). Dat geeft gebruikers direct zicht op wat er écht toe doet in de prijsvorming.
Waarom is dit belangrijk?
Wie een bod wil doen op een woning, zoekt houvast. Je wilt weten of de vraagprijs klopt en waarop je dat kunt baseren. Klassieke modellen geven een goede indicatie, maar missen vaak nuance. Deze hybride aanpak voegt juist die scherpte én transparantie toe. Het resultaat: een bod dat niet alleen slim is, maar ook onderbouwd en uitlegbaar.
