Zestimates Gain Pontosság; Egy millió dollár azt mondja, hogy lehetnek jobbak
Sam Smith, Normani - Dancing With A Stranger (Official Video)
Tartalomjegyzék:
- A Zestimates pontos?
- Hogyan működik a Zestimates?
- A tanuló gépek oktatása
- A zesztimátumok nem becslések
- Hogyan lehet pontosabbá tenni otthoni zeszenységét?
- Mi a következő lépés?
- Vesz az első lépések egy ház megvásárlására
- tesz Zillow Zestimates pontosságát a teszteléshez
- Tanul mennyit tehetsz online házi értékbecslésekre
A Zestow, a Zillow hazai értékbecslési algoritmusa ellentmondásos. Az emberek szeretik, ha otthonuk Zestimate a vártnál magasabb és elbocsátja, amikor az érték elmarad. De az automatizált értékelési modellek nem mennek el. Tény, hogy a Zestimates és más AVM-ok egyre intelligensebbek és pontosabbak, ahogy a gépi tanulás javul.
Több irányításod van, mint gondolnád a Zillow pontosságára. És most Zillow több millió dollárt szeretett fogadni, hogy az emberek még okosabbá tehetik a gépeket.
A Zestimates pontos?
Amikor a Zillow 2006-ban visszavonta a funkciót, hibaaránya 14% volt. Amikor a Investmentmatome két évvel ezelőtt felülvizsgált Zestimates-et, 8% -os nemzeti medián hibaarányt mutatott.
Ma Zillow szerint a hibahatár országos szinten 4,3%. Ez azt jelenti, hogy a Zestimates fele a végső eladási ár 4,3% -án belül van, és a felét több mint 4,3% -kal csökkentette.
Tehát a gépek megtanulják.
" TÖBB: Becsülje meg az otthoni értékét
Hogyan működik a Zestimates?
A zestimátákat a nyilvánosan hozzáférhető információk alapján számított matematikai egyenletekkel számolják ki, beleértve a múltbeli értékesítések és értékelések megyei nyilvántartásait - még az otthoni négyzetes felvételt is beleértve. Zillow szerint "adatpontok milliói" vannak a titkos mártásban, beleértve az "úthálózatokat és a szomszédos környezetet, például nézetek, parkok és egyéb kényelem".
És Zillow a közelmúltban áthelyezte ezeket az adatokat a felhőbe, hogy gyorsabban hajthassa végre a fejlesztéseket, és szinte valós időben kiszámíthatja a Zestimátokat.
A tanuló gépek oktatása
A zestimátum sokkal pontosabb, mint a holnapi időjárás-előrejelzés. Felejtsd el az eső előrejelzését; a meteorológusok a következő nap magas hőmérsékletén rosszul 20% -ot kapnak. Tehát egy 4% -os hibaarány nagyon jónak tűnik összehasonlítva.
Zillow felállította egymillió dollárt, hogy ösztönözze a "legügyesebb tudományos elméket a Zestimate javítására".
Mégis, Zillow felállította egymillió dollárt, hogy inspirálja a "legügyesebb tudományos elméket, hogy javítsa a Zestimate." A májusban kezdődő, és a közelmúltban lezárult verseny kezdeti kvalifikációs fordulóján több mint 76 000 bejegyzést vonzott a 78 országból származó 4.350 résztvevő közül. Ez az egyik legnépszerűbb gépi tanulási verseny, a Kaggle szerint, a versenyt szervező online platform.
A győztes csapatnak olyan algoritmust kell kidolgoznia, amely nemcsak a Zillow jelenlegi pontosságát verte meg, hanem alacsonyabb hibaaránya is van, mint bármelyik másik versenytárs formulaé.
A verseny folytatódik 2019 elején.
A zesztimátumok nem becslések
Nem számít, mennyire nőnek intelligens automatizált értékelési modellek, ezek nem értékelések. Nem tudnak sétálni az otthonában, átszállni a környéken vagy látni a frissítéseket.
És mivel az adatok rendelkezésre állása - vagy hiánya - az AVM pontossága földrajzilag változó. Zillow ezt nagyon világosan megjegyzi a honlapján.
"Egyes területeken esetleg nem tudunk egy Zestimate-et előállítani" - mondja Zillow "Milyen pontos a Zillow Zestimate?" Oldalán. A nemzeti medián hibaarány 4,3%, de helyi szinten 2,8% -ról Washington tartományban, a Dallas-Fort Worth 9% -ára magas. A zestimátumok nem ismertek Houstonban és St. Louis-ban más városok körében. Valójában számos megyében egyes államokban nincsenek nyilvános adatok, amelyek szükségesek a Zestimate megfogalmazásához.
Az AVM-k a legpontosabbak azoknál a szomszédságoknál, ahol az otthonok hasonlóak. A tervek szerint tervezett közösségek számára könnyebb a Zestimates értékesítése, mivel hasonló struktúrákkal, költségekkel és fejlesztésekkel rendelkezik, mondja Antonio Gonzales, egy San Diego-i ingatlan-befektető és bróker. Gyakran kevés a nézetek és a kényelem, így az értékek következetesebbek.
A tengerparti tulajdonságok és az átmeneti szomszédságok nehezebbek lehetnek az AVM-k számára.
"Vannak olyan környékek, ahol az iskolai körzet vagy a közösség fejlődésének köszönhetően [te] néhány blokkba megy, és drasztikusan megváltozik az otthonok árai" - mondja Gonzales. "Különösen a dzsentrifikált területeken".
" TÖBB: Hogyan erősítheti otthon értékelési értékét?
Hogyan lehet pontosabbá tenni otthoni zeszenységét?
Egy pár Illinois-ban annyira elégedetlen volt a Zestimates-szel, hogy osztályellenes keresetet indított a Zillow Group ellen. Két ingatlanot próbáltak eladni, és a Zestimates mindkettő jóval alacsonyabb volt a jegyzési áraknál. A bíró 2017 augusztusában elutasította az ügyet, elfogadva Zillow azon állítását, miszerint a Zestimates egyszerűen "kiindulópont az otthon értékének meghatározásához", a sajtójelentések szerint.
A dolog az, hogy "kérheti otthonát" a Zillow-on és helyes a ténybeli hibák. Ha a Zestimate egy helytelen négyzetes felvételen, vagy rossz hálószobákon vagy fürdőszobákon alapul, akkor ezt meg tudja oldani - és a korrekció növelheti a Zestimate értéket. És talán nem. Valószínűleg megéri a próbát.
Mi a következő lépés?
