Zestima a Precisão do Ganho; Um milhão de dólares diz que eles podem ser melhores
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Índice:
- Os zestimados são precisos?
- Como os Zestimates funcionam?
- Ensinando as máquinas de aprendizado
- Zestimates não são avaliações
- Como tornar o zestimate da sua casa mais preciso
- Qual é o próximo?
- Leva os primeiros passos para comprar uma casa
- Colocar Zillow Zestimates 'precisão para o teste
- Aprender quanto você pode confiar em estimativas de valores residenciais on-line
O Zestimate, algoritmo de estimativa do valor da casa de Zillow, é controverso. As pessoas adoram quando o Zestimate de sua casa está acima do esperado e descartam quando o valor fica aquém do esperado. Mas os modelos de avaliação automatizada não desaparecem. Na verdade, os Zestimates e outros AVMs estão ficando mais inteligentes e mais precisos à medida que o aprendizado de máquina melhora.
Você tem mais controle do que você imagina sobre a precisão de Zillow. E agora a Zillow está apostando um milhão de dólares que os humanos podem tornar as máquinas ainda mais inteligentes.
Os zestimados são precisos?
Quando Zillow lançou o recurso em 2006, ele tinha uma taxa de erro de 14%. Quando o Investmentmatome analisou pela última vez o Zestimates há dois anos, eles tinham uma taxa de erro mediana nacional de 8%.
Hoje, Zillow diz que a margem de erro é de 4,3% em todo o país. Isso significa que metade dos Zestimates estavam dentro de 4,3% do preço final de venda, e metade estava fora em mais de 4,3%.
Então as máquinas estão aprendendo.
" MAIS: Estimar o valor da sua casa
Como os Zestimates funcionam?
Os zestimates são calculados usando equações matemáticas com base em informações disponíveis publicamente, incluindo registros de avaliações e avaliações anteriores do condado - até mesmo a metragem quadrada de uma residência. Zillow diz que "milhões de pontos de dados" estão no molho secreto, incluindo "redes de estradas e arredores da vizinhança, como pontos de vista, parques e outras amenidades".
E a Zillow recentemente transferiu todos esses dados para a nuvem, para que possa implementar melhorias mais rapidamente e computar os Zestimates "em tempo quase real".
Ensinando as máquinas de aprendizado
Os zestimates são muito mais precisos do que a previsão do tempo de amanhã. Esqueça a previsão da chuva; os meteorologistas ficam com a temperatura alta do dia seguinte errada 20% do tempo. Portanto, uma taxa de erro de 4% parece muito boa em comparação.
Zillow investiu um milhão de dólares para inspirar as "mentes científicas mais brilhantes para melhorar o Zestimate".
Ainda assim, Zillow investiu um milhão de dólares para inspirar as “mentes científicas mais brilhantes para melhorar o Zestimate”. A competição, que começou em maio e encerrou recentemente sua rodada inicial de qualificação, atraiu mais de 76.000 inscritos de 4.350 participantes em 78 países. É um dos concursos de aprendizado de máquina mais populares de todos os tempos, de acordo com a Kaggle, a plataforma on-line que hospeda a concorrência.
A equipe vencedora deve desenvolver um algoritmo que supere não apenas a precisão atual do Zillow, mas também tenha uma taxa de erro menor que a de qualquer outra fórmula do concorrente.
O concurso continua até o início de 2019.
Zestimates não são avaliações
Não importa o quanto os modelos inteligentes de avaliação automatizada sejam, eles não são avaliações. Eles não podem andar pela sua casa, dirigir pela vizinhança ou ver as atualizações que você fez.
E devido à disponibilidade de dados - ou a falta dela - a precisão da AVM varia de acordo com a geografia. Zillow afirma isso muito claramente em seu site.
"Em algumas áreas, podemos não conseguir produzir um Zestimate", diz Zillow em sua página "Qual a precisão do Zillow Zestow?". A taxa de erro mediana nacional é de 4,3%, mas varia localmente de uma baixa de 2,8% em Washington, D.C., para uma alta de 9% em Dallas-Fort Worth. Os zestimates estão indisponíveis em Houston e St. Louis, entre outras cidades. De fato, vários condados em alguns estados não possuem os dados públicos necessários para formular um Zestimate.
AVMs são mais precisos em bairros onde as casas são semelhantes. As comunidades planejadas pelo mestre são mais fáceis de serem valorizadas pelos Zestimates porque têm estruturas, custos e melhorias semelhantes, diz Antonio Gonzales, um investidor imobiliário e corretor em San Diego. Muitas vezes, há pouca variação nas visualizações e nas comodidades, por isso os valores são mais consistentes.
Propriedades costeiras e vizinhanças de transição podem ser mais difíceis de serem valorizadas pelos AVMs.
“Existem alguns bairros onde, por causa do distrito escolar ou apenas do desenvolvimento da comunidade, você pode ir alguns quarteirões e ver uma mudança drástica nos preços das casas”, diz Gonzales. "Especialmente em áreas que são gentrificadas."
" MAIS: Como fortalecer o valor de avaliação da sua casa
Como tornar o zestimate da sua casa mais preciso
Um casal em Illinois estava tão insatisfeito com seus Zestimates que propuseram uma ação coletiva contra o Zillow Group. Eles estavam tentando vender duas propriedades e os Zestimates para ambos estavam bem abaixo dos preços de listagem. O juiz rejeitou o caso em agosto de 2017, aceitando as alegações de Zillow de que os Zestimates são simplesmente "um ponto de partida para determinar o valor de uma casa", segundo a imprensa.
A coisa é, você pode "reivindicar sua casa" no Zillow e corrigir erros factuais. Se o Zestimate é baseado em uma metragem quadrada incorreta, ou o número errado de quartos ou banheiros, você pode consertar isso - e a correção pode aumentar o seu Zestimate. E isso pode não acontecer. Provavelmente vale a pena tentar, no entanto.
Qual é o próximo?
