Zusammenfassung
Mit dem zunehmenden Einsatz KI-gestützter Methoden gewinnt die Transparenz und Qualität von Immobilienbewertungen an Bedeutung. Insbesondere bei machine learning-Verfahren ist es entscheidend, die zugrunde liegenden Modelle sowie die Genauigkeit der Ergebnisse sorgfältig zu validieren. Der Beitrag beleuchtet konkret die Kernbegriffe der Modell-Performance und Ergebnisgenauigkeit. Während Modell-Performance die Fähigkeit eines Modells beschreibt, konsistente und unverzerrte Ergebnisse zu liefern, misst die Ergebnisgenauigkeit die Präzision der Schätzwerte. Eine klare Trennung dieser Begriffe und ihre verständliche Darstellung ist unerlässlich, da sie entscheidend für die Akzeptanz der Ergebnisse moderner Bewertungsverfahren in einer zunehmend KI-dominierten Ära sind. Die Kernbotschaft ist, dass auch auf dem Sektor der Immobilienwertermittlung die guten Grundsätze der Geodäsie, nämlich der Darstellung von Zuverlässigkeit und Genauigkeit von Messungen, wieder mehr Beachtung finden müssen, als es bislang der Fall ist.
Vor dem Hintergrund der aktuellen Entwicklungen muss zudem mittelfristig davon ausgegangen werden, dass klassische Wertermittlungs- und Analysemethoden an ihre Grenzen stoßen. Auch deshalb muss sich die moderne Immobilienbewertung verstärkt mit Methoden wie beispielsweise Random-Forest und neuronalen Netzen auseinandersetzen. Modelle werden trainiert und getestet, um Überanpassung zu vermeiden und durch Konfidenzintervalle die Genauigkeit der Vorhersagen abzusichern. In diesem Zusammenhang ermöglicht das Bootstrap-Verfahren – wie im Artikel erläutert – belastbare Schätzungen, selbst bei nicht normalverteilten Daten.
Siehe auch zfv 3/2025, Ache Teil 1
Siehe auch zfv 6/2025, Ache Teil 3
Summary
With the increasing digitization and the use of AI-supported methods, transparency and quality in real estate valuation are becoming increasingly important. In particular, for machine-learning approaches, it is crucial to carefully validate the underlying models and the accuracy of results. This article examines concrete key concepts for assessing model performance and result accuracy. While model performance describes a model’s ability to produce consistent and unbiased results, result accuracy measures the precision of estimated values. A clear distinction between these terms and their comprehensible presentation is essential, as they play a decisive role in the acceptance of modern valuation methods in an increasingly AI-driven era. The key message of the article is that, even in the field of real estate valuation, the fundamental principles of geodesy – namely the representation of reliability and accuracy in measurements – must receive greater attention than has been the case so far.
Given current challenges, it must be assumed that traditional valuation and analysis methods will soon reach their limits. Consequently, modern real estate valuation must increasingly engage with methods such as e.g. Random Forest and Neural Networks. Models are trained and tested to prevent overfitting and to ensure prediction accuracy through confidence intervals. In this context, the Bootstrap method – as explained in this article – enables robust estimations, even when data are not normally distributed.
See also zfv 3/2025, Ache Part 1
See also zfv 6/2025, Ache Part 3