Le variable score affiche des résultats significativement différents pour des adresses pourtant très proches. C'est le cas pour toutes les adresses comportant un "bis".
Les adresses "3 bis rue La Bruyère, 75009 Paris" et "3 b rue La Bruyère, 75009 Paris" ont un écart de 10 points dans le score (~0.7 et ~0.8 respectivement).
Voir l'exemple ci-dessous avec l'Api R :
library(banR)
library(dplyr)
# score : 0.708
geocode(query = "3 bis rue La Bruyère, 75009 Paris") %>%
glimpse()
Rows: 5
Columns: 18
$ label <chr> "3 b Rue la Bruyère 75009 Paris", "Square la Bruyère 75009 Paris", "3 b Rue Bleue 75009 Paris", ...
$ score <dbl> 0.7080726, 0.5166771, 0.5044495, 0.4707309, 0.4683309
$ housenumber <chr> "3 b", NA, "3 b", NA, NA
$ id <chr> "75109_5211_00003_b", "75109_5212", "75109_1017_00003_b", "75109_1345", "75109_1434"
$ name <chr> "3 b Rue la Bruyère", "Square la Bruyère", "3 b Rue Bleue", "Rue de Bruxelles", "Rue de Calais"
$ postcode <chr> "75009", "75009", "75009", "75009", "75009"
$ citycode <chr> "75109", "75109", "75109", "75109", "75109"
$ x <dbl> 651344.9, 651065.6, 652137.1, 650901.9, 650924.1
$ y <dbl> 6864521, 6864555, 6864170, 6865026, 6864926
$ city <chr> "Paris", "Paris", "Paris", "Paris", "Paris"
$ district <chr> "Paris 9e Arrondissement", "Paris 9e Arrondissement", "Paris 9e Arrondissement", "Paris 9e Arron...
$ context <chr> "75, Paris, Île-de-France", "75, Paris, Île-de-France", "75, Paris, Île-de-France", "75, Paris, ...
$ type <chr> "housenumber", "street", "housenumber", "street", "street"
$ importance <dbl> 0.69789, 0.57534, 0.66323, 0.67804, 0.65164
$ street <chr> "Rue la Bruyère", NA, "Rue Bleue", NA, NA
$ type_geo <chr> "Point", "Point", "Point", "Point", "Point"
$ longitude <dbl> 2.336596, 2.332783, 2.347436, 2.330497, 2.330811
$ latitude <dbl> 48.87887, 48.87915, 48.87577, 48.88338, 48.88248
# score : 0.799
geocode(query = "3 b rue La Bruyère, 75009 Paris") %>%
glimpse()
Rows: 5
Columns: 18
$ label <chr> "3 b Rue la Bruyère 75009 Paris", "3 b Rue Bleue 75009 Paris", "Square la Bruyère 75009 Paris", ...
$ score <dbl> 0.7998082, 0.5716573, 0.5432127, 0.4940360, 0.4896602
$ housenumber <chr> "3 b", "3 b", NA, "3 b", "3 b"
$ id <chr> "75109_5211_00003_b", "75109_1017_00003_b", "75109_5212", "75109_1407_00003_b", "75109_1363_0000...
$ name <chr> "3 b Rue la Bruyère", "3 b Rue Bleue", "Square la Bruyère", "3 b Rue Cadet", "3 b Rue de Budapest"
$ postcode <chr> "75009", "75009", "75009", "75009", "75009"
$ citycode <chr> "75109", "75109", "75109", "75109", "75109"
$ x <dbl> 651344.9, 652137.1, 651065.6, 651777.3, 650678.1
$ y <dbl> 6864521, 6864170, 6864555, 6864028, 6864230
$ city <chr> "Paris", "Paris", "Paris", "Paris", "Paris"
$ district <chr> "Paris 9e Arrondissement", "Paris 9e Arrondissement", "Paris 9e Arrondissement", "Paris 9e Arron...
$ context <chr> "75, Paris, Île-de-France", "75, Paris, Île-de-France", "75, Paris, Île-de-France", "75, Paris, ...
$ type <chr> "housenumber", "housenumber", "street", "housenumber", "housenumber"
$ importance <dbl> 0.69789, 0.66323, 0.57534, 0.66969, 0.64942
$ street <chr> "Rue la Bruyère", "Rue Bleue", NA, "Rue Cadet", "Rue de Budapest"
$ type_geo <chr> "Point", "Point", "Point", "Point", "Point"
$ longitude <dbl> 2.336596, 2.347436, 2.332783, 2.342547, 2.327538
$ latitude <dbl> 48.87887, 48.87577, 48.87915, 48.87447, 48.87620
Bonjour,
Le variable score affiche des résultats significativement différents pour des adresses pourtant très proches. C'est le cas pour toutes les adresses comportant un "bis".
Les adresses "3 bis rue La Bruyère, 75009 Paris" et "3 b rue La Bruyère, 75009 Paris" ont un écart de 10 points dans le score (~0.7 et ~0.8 respectivement).
Voir l'exemple ci-dessous avec l'Api R :