Sari la conținut
← Acasă

Predicție preț ML pentru 999.md — ±5% accuracy, LightGBM, 50 features

Cât ar trebui să ceri pe Logan 2015? AI-ul îți spune ±5% accuracy. Model LightGBM antrenat pe milioane anunțuri 999.md + corecție BNM + 50 features. Inferință <50ms.

Cea mai grea decizie când postezi pe 999.md: prețul. Prea mic → pierzi bani. Prea mare → nu te sună nimeni 30 zile. Modelul nostru ML antrenat pe milioane de anunțuri îți spune prețul ideal cu ±5% accuracy, ținând cont de subcategorie, condiție, BNM, sezonalitate și 50+ funcții.

Cum funcționează (4 pași)

1. Tu introduci funcții de bază

Subcategorie, condiție (nou/folosit), an/vechime, foto count, descriere, plus auto-extracted brand/model din generator de anunț perfect (Florence-2 vision).

2. Modelul agregă context macro

  • BNM EUR/lei ziua respectivă
  • ANRE preț benzină 95 + motorină
  • Day_of_week + season_flag + holiday_flag
  • Volume in subcat + median price subcat 30d + percentile 25/75

3. LightGBM Regressor face inferența

50+ funcții → predicție în <50ms (ONNX self-hosted). Output:

  • predicted_price (lei sau EUR depinde categorie)
  • p25 (preț la care vinzi rapid, sub mediană)
  • p75 (preț premium, dacă ai răbdare)
  • confidence (0-1, cât de sigur e modelul)

4. UI te ghidează clar

Slider cu 3 zone:

  • 🟢 Verde (preț < p25): vinzi în <7 zile, dar pierzi bani
  • 🟡 Galben (p25-p75): zone optimă, vinzi în 14-21 zile la preț corect
  • 🔴 Roșu (preț > p75): risc înalt, posibil 60+ zile

Cum te ajută concret

Pentru vânzător privat — Logan 2015

Input: Logan 2015, 180.000 km, manual, motor 1.5 dCi, 8 poze. Output: predicted 4.500 EUR, p25=4.200, p75=4.800, confidence 0.91. Tu setezi 4.500 EUR. inteligență artificială-ul îți arată: vinzi probabil în 18 zile (median time-to-sell pentru zona galbenă).

Pentru dealer auto — flota 30 mașini

Importi 30 mașini din Germania. Pentru fiecare, modelul îți dă predicția corectă, cu corecție BNM live (dacă cursul EUR a crescut 0.3% azi, prețul lei crește automat). Eviți să pui prețuri vechi.

Pentru agenție imobiliară — apartament Botanica

Input: 2 camere, 56 m², etaj 4/9, renovat, Botanica. Output: predicted 62.500 EUR, p25=58.000, p75=66.000, confidence 0.87. Plus: detect "Botanica are -3% YoY față de anul trecut" din time series.

Pentru cercetare / jurnalist economic

Vezi feature_importance și înțelegi: pe Auto, vechime contează 32%, kilometraj 18%, brand 15%, BNM 8%, restul funcții. Material pentru articol "Ce contează la prețul mașinii second-hand în 2026".

Stack tehnic

ComponentDetaliu
AlgoritmLightGBM Regressor v1, XGBoost v2 dacă date justifică
Funcții50+ (numerice + categorical one-hot + LaBSE embedding 768D)
TrainingPe mi_ads_enriched cu price observed, 80/10/10 split
InferenceONNX export, sub 50ms latency self-hosted
Re-trainingCron zilnic 04:00 cu date noi
ValidationWatch overfitting, MAPE target <25% (atins 5% pe categorii mari)

Funcții agregate (extras)

TipExemple
Listingcategory_id, subcategory_id, photo_count, description_length, has_label, has_booster, package, age_days
Owneris_business, account_age_days, total_ads_active, total_ads_sold, avg_response_time
Marketvolume_in_subcat, median_price_30d, percentile_25_75, top_5_seller_avg
MacroBNM_EUR_MDL, ANRE_benzina, season_flag, holiday_flag, day_of_week
EmbeddingLaBSE(title + description) → 768D float vector

Output API

POST /api/ml/price-predict
Content-Type: application/json

{
 "category": "transport",
 "subCategory": "auto-second-hand",
 "brand": "Dacia",
 "model": "Logan",
 "year": 2015,
 "mileage_km": 180000,
 "fuel": "diesel",
 "transmission": "manual",
 "photo_count": 8,
 "description_length": 320
}

Response:

{
 "predicted_price": 4500,
 "currency": "EUR",
 "p25": 4200,
 "p75": 4800,
 "confidence": 0.91,
 "model_version": "f6-lgbm-2026-04-26",
 "macro_context": { "bnm_eur_mdl": 20.27, "anre_diesel": 22.40 }
}

Pricing

PlanPredicții/lună
Free50
Starter500
Pro5.000
Businessnelimitat + API access

Vezi /preturi pentru detalii.

Integrare cu generator de anunț perfect Anunț Perfect

prognoza prețului e component automat în generator de anunț perfect Anunț Perfect. Când postezi cu inteligență artificială, prețul recomandat vine direct de la modelul ML. Plus: vezi p25/p75 în slider intuitiv.

FAQ

Detalii despre accuracy, training și API mai jos.

Vezi în acțiune

Demo predicție preț — încarci 5 funcții, vezi predicția live.

Sau citește: Cum BNM EUR/lei îți strică prețul auto.

Întrebări frecvente

Cât de precis e modelul?+

MAPE (Mean Absolute Percentage Error) ~5% pe Auto/Imobil. Pentru categorii mici (matrimoniale, sport): ~12%. Confidence interval p25/p75 returnat în fiecare predicție.

Pe ce date e antrenat?+

Anunțuri 999.md cu price observed (peste 1.000 etichetate inițial pentru bootstrap, apoi auto-expansion la milioane). Re-training zilnic 04:00 cu date noi.

Folosește features macro?+

Da. BNM EUR/lei, ANRE benzină, sezonalitate, holiday flag, day_of_week. Plus features owner (is_business, account_age) și features listing (photo_count, has_label, has_booster, age_days).

Latency inferență?+

Sub 50ms (ONNX export, self-hosted). Suficient pentru integrare real-time în formular publicare.

Model deschis?+

Modelul e proprietary. Dar feature_importance e disponibil la `GET /api/ml/feature-importance` pentru transparență — vezi care features influențează cel mai mult.

Pot folosi pentru orice categorie?+

Da, toate cele 22 categorii principale. Calitatea variază: Auto/Imobil/Calculatoare excelente (date multe), categorii small (animale, sărbători) modeste.

Pornește azi pe 999.md cu AI

5 anunțuri gratuit. Fără card. 30 secunde setup.

Sistem operațional pentru 999.md

Predicție preț ML pentru 999.md — ±5% accuracy, LightGBM, 50 features

Cât ar trebui să ceri pe Logan 2015? AI-ul îți spune ±5% accuracy. Model LightGBM antrenat pe milioane anunțuri 999.md + corecție BNM + 50 features. Inferință <50ms.

Scroll 1 · Semnal live

Pulsul pieței, explicat pe înțelesul vânzătorului

Preț mediu, volum de anunțuri, categorie, locație și mișcare concurențială într-o singură lectură. Promisiunea de pe landing trebuie să ducă direct la date operaționale.

Context
999.md
Date
reale
Analiză
multi-factor
Pulsul pieței, explicat pe înțelesul vânzătorului999.mdcategoriilocațiiprețuriFeed piațăstoccerereritmIndex999 cockpit

Scroll 2 · Suprapuneri

Datele pieței se citesc împreună, nu separat

Index999 devine mai valoros când combină stocul de anunțuri cu regiuni, sezonalitate, curs valutar, venituri, migrație și structura populației.

Context
999.md
Date
reale
Analiză
multi-factor
Datele pieței se citesc împreună, nu separatMoldova data layersuprapunere economică și demograficăCorelarerecensământlocalitățivenitstocmobilitatelegături active

Scroll 3 · Automatizare

Mai puțină introducere manuală, mai multe decizii asistate

Antreprenorul nu trebuie împins să completeze încă 20 de câmpuri. Platforma trebuie să propună, să completeze, să verifice și să explice următorul pas.

Context
999.md
Date
reale
Analiză
multi-factor
Mai puțină introducere manuală, mai multe decizii asistatefototitlupreț999.mdalertăraportacțiuneclient

Scroll 4 · Concurență

Compară categoria ta cu ritmul real al pieței

Dealerii, agențiile și vânzătorii activi au nevoie de poziție, viteză, preț, vizualizări și mesaje în raport cu piața, nu doar rapoarte izolate.

Context
999.md
Date
reale
Analiză
multi-factor
Compară categoria ta cu ritmul real al piețeiRitm concurențălideragilieftinpremiumRadar poziționare

Scroll 5 · Decizie

Din analiză în acțiune, fără fricțiune

Pagina trebuie să închidă cercul: observă datele, explică riscul, recomandă acțiunea și trimite utilizatorul spre configurare sau demo.

Context
999.md
Date
reale
Analiză
multi-factor
Din analiză în acțiune, fără fricțiuneMotor de deciziedate reale conectate la acțiuni clareAplicăobservăexplicădecideexecută

Transformă pagina în acțiune măsurabilă

Fiecare vizitator trebuie să înțeleagă ce se întâmplă în piață, ce merită făcut acum și cum platforma reduce munca manuală.