얼마써 — AI 예상낙찰가

DeepForest — 얼마써 예상낙찰가 AI

현역DeepForest · 나무를 층층이 쌓아 신경망처럼 — 배깅 가문의 실험적 수비 라인

DeepForest는 법원 경매 물건의 낙찰가를 예측하는 얼마써 예상낙찰가 모델 21개 중 하나입니다. 매달 실제 낙찰 결과와 대조해 채점하며, 물건의 조건이 이 모델에 맞을 때 그 값이 예상낙찰가로 채택됩니다. 성적만으로 정하지 않습니다.

정식 명칭DeepForest
계열LAMDA·난징대
역할수비수

계보

난징대 저우즈화(Zhou Zhi-Hua) 교수 — 앙상블 학습 교과서의 저자가 직접 설계한 gcForest(2017, IJCAI).

어떻게 낙찰가를 계산하나

트리 앙상블의 출력을 다음 층 입력으로 잇는 심층 포레스트 — 역전파 없이 깊이의 효과를 얻는 비신경망 딥러닝.

기대 역할

RF·ET 배깅 라인의 보강 수비수. 희소 지형(토지)에서의 견고함을 시험한다.

다른 예상낙찰가 모델

NG부스트NGBoostNGBoost V2NGBoost V2삼각편대Simple Ensemble랜덤포레스트Random ForestFT-TransformerFT-Transformer레이더 STATMarket Statistics

전체 모델 보기 →   경매 물건에서 예상낙찰가 확인하기 →

얼마써 — 사건번호만 입력하면 법원경매 물건의 예상낙찰가를 AI가 계산합니다. 여러 방식이 낸 값을 실제 낙찰가와 매달 대조해 검증합니다. 입찰가 결정은 경매 참여자 본인의 판단이며, 예상낙찰가는 통계 기반 참고치입니다. 입찰 전 법원 공고와 현장을 반드시 확인하세요.