參賽隊伍
已結束
吃米要知米價,但身處在台灣各地的你真的知道房價嗎?
不知道也沒關係!一起透過比賽來了解吧!
購買屬於自己的房子,是我們一生中的大事,評估房子的好壞,不僅要考慮房子的大小、屋齡,甚至連附近的生活機能和未來發展性都是一大考量因素。然而在眾多的考量中,什麼才是影響房價高低至關重要的因素呢?
為了讓大家找出影響房價的潛在因子,本次比賽提供公開資訊及部分行內估價資料,希望大家集思廣益,結合AI力量、發揮見微知著的精神,一起朝一流的估價師邁進吧!
國外關於自動估價系統(Automated Valuation Model, AVM)研究對模型準確度好壞之判定,多以命中率(Hit-Ratio或Hit-Rate)為標準。
Hit-Rate 表示有多少比例個案之估值誤差低於某一誤差水準值(本次競賽為10%),Hit-Rate 愈高表示模型精確度愈高。
Hit-Rate的計算共分為兩步驟,首先比對各筆不動產預測()和真實價格()的誤差水準是否小於等於 10%,若是,則為 1;若否,則為 0。
最終將各數值取平均,得到最終的Hit-Rate:
不過考量到Hit Rate可能出現同分的情形,因此本次比賽採用 Hit Rate 結合 MAPE 作為最終的評分方式:
舉例:
假設測試集一共有三筆不動產的資訊,且您預測三筆不動產總價依序為1300、1100和1050萬,若此三筆不動產真實價格皆為1000萬,則Hit-Rate為:
第一名 | WWW-YCC-IDV-TW |
第二名 | GG思密達 |
第三名 | simple baseline |
第四名 | Sky |
第五名 | Sanji |
第六名 | Norwegian Wood |
佳作 | Recmst |
佳作 | 我為什麼要像小學生站在這裡 |
佳作 | Woo |
佳作 | Damon |
項目 | 時程 | 說明 |
比賽揭露 | 04/29/2019 - 07/07/2019 | 開放報名 |
比賽時程 | 05/06/2019 - 07/21/2019 | 競賽隊伍可上傳答案,評分系統將開始針對每個隊伍的答案進行評分 |
結果發佈 | 07/26/2019 | 公佈競賽總積分前六名及佳作四名 |
頒獎典禮 | 08/03/2019 |
玉山銀行成立於1992年。以建立制度、培育人才、發展資訊為三大主軸持續在金融圈快速成長。
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