Geri Dön

Makine öğrenmesi algoritmaları ile ev kirası tahmini : Ankara ilinde bir uygulama

House rent estimation with machine learning algorithms: An application in Ankara

  1. Tez No: 697694
  2. Yazar: KAZIM BURAK YILMAZ
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ METİN ÖZŞAHİN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 70

Özet

Günümüzde pandeminin de etkisiyle konut ihtiyacı gittikçe artmaktadır. Bu dönemde insanlar günlerinin büyük bir bölümünü evlerinde geçirmektedirler. Emlak piyasası, fiyatı yüksek doğrulukla optimize etmek ve tahmin etmek için makine öğreniminin uygulanabileceği alanlardan biridir. Konut fiyatının belirlenmesi, istenen evin fiyatını tahmin etmek için birçok parametrenin dikkate alınabileceği müşteriler için karar vermede hayati bir modeldir. Daire kiralama fiyatları çeşitli faktörlerden etkilenir. Bu tez çalışmasında, Ankara Yenimahalle ilçesindeki dairelerin kiralama fiyatı ve farklı özelliklerini içeren bir veri seti incelenecek olup, bir dairenin farklı özelliklerini analiz etmek ve birden çok faktöre bağlı olarak kira fiyatı makine öğrenmesi algoritmaları yardımı ile tahmin edilmeye çalışılmıştır. Lineer Regresyon, Lasso, Ridge, Random Forest, Xgboost algoritmaları kullanılmıştır. Bu algoritmalar arasında parametreler değiştirilerek en iyi yüksek doğruluğa sahip algoritma araştırılmıştır. Kullanılan algoritmalar MAE, MSE, RMSE, R2 gibi performans ölçütleri ile karşılaştırılmıştır. MAE, MSE, RMSE ve R2 değerlerinde en iyi sonucu Random Forest algoritması vermiştir.

Özet (Çeviri)

Today, with the effect of the pandemic, the need for housing is increasing day by day. During this period, people spend most of their days at home. The real estate market is one of the areas where machine learning can be applied to optimize and predict price with high accuracy. House price determination is a vital model in decision making for clients, where many parameters can be taken into account to predict the price of the desired house. Apartment rental prices are affected by several factors. In this thesis, a data set containing the rental price and different features of the apartments in Ankara Yenimahalle district will be examined, and it has been tried to analyze the different features of an apartment and to predict the rental price depending on multiple factors with the help of machine learning algorithms. Linear Regression, Lasso, Ridge, Random Forest, Xgboost algorithms were used. Among these algorithms, the best high accuracy algorithm was searched by changing the parameters. The algorithms used were compared with performance criteria such as MAE, MSE, RMSE, R2. Random Forest algorithm gave the best results in MAE, MSE, RMSE and R2 values.

Benzer Tezler

  1. Makine öğrenmesi yöntemleri ile ses tanıma uygulamaları

    Sound recognition applications with machine learning methods

    BENGİSU ŞEYDA KOP

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtatürk Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ LEVENT BAYINDIR

  2. Akıllı ev sisteminde derin öğrenme tabanlı enerji tüketim tahmini

    Deep learning-based energy consumption prediction in smart home system

    BİRCE DAĞKURS

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    İleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL ATACAK

  3. Makine öğrenmesi tabanlı bir uzman sistem tasarımı

    Machine learning based an expert system design

    ADNAN FATİH KOCAMAZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTrakya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MURAT DİKMENGİL

    YRD. DOÇ. DR. ERDEM UÇAR

  4. Kötücül yazılımın taşınabilir çalıştırılabilir dosyalar üzerinde makine öğrenmesi yaklaşımları ile tespiti

    Detection of malware with machine learning approaches on portable executable files

    KANAN MUKHTAROV

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli Üniversitesi

    Bilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HALİL YİĞİT

  5. IoT için makine öğrenmesi tabanlı saldırı tespiti

    Machine learning based intrusion detection for IoT

    AYÇA NUR KAHYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Mühendislik BilimleriEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ESRA NERGİS YOLAÇAN