中古屋估价模型指标稳定性报告

2024年1月—2026年6月 · 30个测试窗口月 · 每月独立训练模型

路线1:按成交时间聚合特征,成交数据获取无延迟,模拟理想情况

路线2:按入库时间聚合特征,成交数据获取有延迟,模拟线上

结论先行

平均误差约 10%

误差中位数约 5%

模拟线上后mape小幅增加

两路线指标对比

两路线的月均、月度最低及最高指标,单位为百分比

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最低、最高均为月度指标值;MdAPE 月均是各月样本误差率中位数的等权平均。

月均差值路线2 − 路线1 · 单位:百分点
月均指标的路线2减路线1差值,单位为百分点

MAPE 与误差率中位数

越低越好

低成交单价会放大百分比误差,样本量较少时单笔影响更大;如2024年11月,存在成交单价小于0.5%万的样本。

PPE10 与 PPE20

越高越好

每月测试样本量

两条路线使用相同评分样本

数据附录与下载
预测明细 / 月度指标 / 字段说明 · 首次展开时加载明细
月度指标 CSV
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当前筛选的预测明细,每页50条
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表格仅为显示而四舍五入,CSV 保留原始数值。极端误差与未配对记录均保留;“纳入双路线对比”标明报告指标的样本口径。

口径与方法

指标定义:APE = |预测单价 − 成交单价| ÷ 成交单价;MAPE 为 APE 均值,MdAPE 为 APE 中位数,越低越好;PPE10 / PPE20 为 APE 不超过 10% / 20% 的样本比例,越高越好。月均各月等权;全量汇总将共同样本合并后计算。

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