Zestimates gagne en précision; Un million de dollars dit qu'ils peuvent être meilleurs
Back on the land, Puerto Rico ?? ?⛰️??
Table des matières:
- Zestimates sont-ils précis?
- Comment Zestimates agit-il?
- Enseigner les machines d'apprentissage
- Zestimates ne sont pas des évaluations
- Comment rendre Zestimate plus précis chez vous
- Et après?
- Prendre les premiers pas pour acheter une maison
- Mettre La précision de Zillow Zestimates à l'épreuve
- Apprendre à quel point vous pouvez vous fier aux estimations de la valeur de votre maison en ligne
Le Zestimate, l’algorithme d’estimation de la valeur maison de Zillow, est controversé. Les gens adorent cela quand le Zestimate de leur maison est plus élevé que prévu et le rejettent quand la valeur est insuffisante. Mais les modèles d’évaluation automatisés ne disparaissent pas. En fait, Zestimates et les autres MAV deviennent de plus en plus intelligents et précis à mesure que l’apprentissage automatique s’améliore.
Vous avez plus de contrôle que vous ne le pensez sur la précision de Zillow. Et maintenant, Zillow parie un million de dollars que les humains peuvent rendre les machines encore plus intelligentes.
Zestimates sont-ils précis?
Lorsque Zillow a lancé la fonctionnalité en 2006, elle affichait un taux d'erreur de 14%. Lorsque Investmentmatome a examiné Zestimates pour la dernière fois il y a deux ans, leur taux d'erreur médian national était de 8%.
Selon Zillow, la marge d'erreur est aujourd'hui de 4,3% à l'échelle nationale. Cela signifie que la moitié de Zestimates se situait à moins de 4,3% du prix de vente final et l'autre moitié à plus de 4,3%.
Donc, les machines apprennent.
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Comment Zestimates agit-il?
Les estimations de zest sont calculées à l’aide d’équations mathématiques fondées sur des informations accessibles au public, y compris les registres de comté des ventes et évaluations passées, même la superficie en pieds carrés d’une maison. Selon Zillow, «des millions de points de données» sont dans la sauce secrète, y compris «les réseaux routiers et les abords des quartiers, tels que les vues, les parcs et autres commodités».
Et Zillow a récemment transféré toutes ces données dans le cloud afin de pouvoir mettre en œuvre les améliorations plus rapidement et de calculer Zestimates «presque en temps réel».
Enseigner les machines d'apprentissage
Zestimates est beaucoup plus précis que les prévisions météorologiques de demain. Oubliez prédire la pluie; Les météorologues comprennent mal la température maximale du lendemain 20% du temps. Donc, un taux d'erreur de 4% semble plutôt bon en comparaison.
Zillow a mis en place un million de dollars pour inspirer les "esprits scientifiques les plus brillants à l’amélioration de Zestimate".
Pourtant, Zillow a mobilisé un million de dollars pour inciter les «esprits scientifiques les plus brillants à améliorer Zestimate». Le concours, qui a débuté en mai et a récemment clôturé son premier tour de qualification, a attiré plus de 76 000 candidatures de 4 350 participants dans 78 pays. C’est l’un des concours d’apprentissage automatique les plus populaires, selon Kaggle, la plate-forme en ligne qui héberge la compétition.
L’équipe gagnante doit développer un algorithme qui bat non seulement la précision actuelle de Zillow, mais aussi un taux d’erreur inférieur à celui de la formule de tout autre concurrent.
Le concours se poursuit jusqu'au début de 2019.
Zestimates ne sont pas des évaluations
Même si les modèles d’évaluation automatisés intelligents deviennent, ils ne sont pas des évaluations. Ils ne peuvent pas traverser votre maison, conduire dans le quartier ou voir les améliorations que vous avez apportées.
Et en raison de la disponibilité ou de l’absence de données, la précision de l’AVM varie selon les régions. Zillow le dit très clairement sur son site Web.
«Dans certaines régions, nous ne pourrons peut-être pas produire de Zestimate du tout», explique Zillow dans sa page «Quelle est la précision de Zillow?». Le taux d'erreur médian national est de 4,3%, mais il varie localement de 2,8% à Washington, DC à 9% à Dallas-Fort Worth. Les Zestimates sont carrément indisponibles à Houston et à St. Louis, entre autres villes. En fait, de nombreux pays de certains États ne disposent pas des données publiques nécessaires pour formuler une Zestimate.
Les MAV sont plus précises dans les quartiers où les maisons sont semblables. Zestimates a plus de facilité à valoriser les communautés planifiées par maître car elles ont des structures, des coûts et des améliorations similaires, explique Antonio Gonzales, investisseur immobilier et courtier à San Diego. Souvent, les points de vue et les équipements varient peu, les valeurs sont donc plus cohérentes.
Les propriétés côtières et les quartiers en transition peuvent être plus difficiles à valoriser pour les AVM.
«Il y a des quartiers où, à cause du district scolaire ou du développement de la communauté, [vous] pouvez aller quelques pâtés de maisons et vous voyez un changement radical dans le prix des maisons», dit Gonzales. "Surtout dans les zones qui sont gentrifiées."
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Comment rendre Zestimate plus précis chez vous
Un couple de l'Illinois était tellement insatisfait de leur Zestimates qu'ils ont proposé un recours collectif contre le groupe Zillow. Ils essayaient de vendre deux propriétés et les Zestimates pour les deux étaient bien en dessous de leurs prix d'inscription. Le juge a classé l'affaire en août 2017, acceptant les affirmations de Zillow selon lesquelles les Zestimates sont simplement "un point de départ pour déterminer la valeur d'un foyer", selon des informations parues dans la presse.
La chose est, vous pouvez "réclamer votre maison" sur Zillow et corriger les erreurs factuelles. Si le Zestimate est basé sur une superficie incorrecte, ou sur un nombre incorrect de chambres ou de salles de bains, vous pouvez y remédier - et la correction pourrait renforcer votre Zestimate. Et ce pourrait ne pas. Cela vaut probablement la peine d'essayer, cependant.
Et après?
