Predicting house prices in Ankara using machine learning
Makine öğrenimi kullanarak Ankara'da ev fiyatlarini tahmin etme
- Tez No: 776541
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SERDAR ARSLAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgi ve Belge Yönetimi, Information and Records Management
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Çankaya Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgi Teknolojileri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 44
Özet
Geleneksel gayrimenkul değerleme süreci, bir değerleme uzmanının gayrimenkulü görmesi ve evin sahip olduğu değerlere göre içerisinde ev fiyatının da bulunduğu bir rapor oluşturması üzerine kuruludur. Ancak, bu yöntem zaman alıcı ve yüksek maliyetli olarak nitelendirilebilir. Makine öğrenmesi, bu süreci hızlandırmaya ve maliyetleri azaltmaya yardımcı olabilecek bir araçtır. Bu nedenle, bu tezde amacımız, makine öğrenimi tahminlerinin ev fiyatı değerlemesi sürecinde gerçekçi ve yeterli olup olmadığını araştırmaktır. Bu amaçla, çalışmada biri gayrimenkul web sitesinden toplanmış, diğeri ise değerleme raporlarından oluşturulmuş iki veri seti çeşitli makine öğrenimi yöntemleri kullanılarak karşılaştırılmaktadır. İnşa edilen tüm modellerin hiper parametreleri dikkatli bir şekilde seçilmiş, modellerin başarısı ise kök ortalama kare hatası ve netlik skoru kullanılarak değerlendirilmiştir. Bulgular, yaklaşımın varolan değerleme sürecini iyileştirme potansiyeline sahip olduğunu, ancak uygulanabilirliğini göstermek için daha öteye araştırma gerektiğini öneriyor.
Özet (Çeviri)
The focus of this thesis is to investigate whether machine learning predictions are accurate and viable enough to replace traditional real estate appraisal reports. To do this, we compare two datasets, one scraped from a real estate website and the other created from appraisal reports, and use various machine learning and neural network methods to find the best performing one and to determine the practicality of the study. Bagging and boosting ensemble methods are compared with the implementation of Extreme Gradient Boosting and Random Forest Models. Also, an Artificial Neural Network with five layers and Relu activation function is built as well as ensemble learning models. Hyperparameters of all models built throughout the study are chosen diligently for a comprehensive comparison. We evaluate the success of the models using root mean square error and accuracy score. Findings suggest that this approach has potential for improving the real estate valuation process, but further research is needed to determine its viability in the real world.
Benzer Tezler
- Türkiye'de konut yatırımları, konut yatırımlarının ekonomikliği ve yatırım tercihlerini etkileyen faktörlerin analizi
Housing investments, the economic of housing investments and analysis of factors affecting investment preferences in Turkey
ÜSTÜN HATİPOĞLU
Doktora
Türkçe
2024
EkonomiAnkara ÜniversitesiGayrimenkul Geliştirme ve Yönetimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HARUN TANRIVERMİŞ
- Konut binalarında imalat girdileri, imalat ve imalat grupları bazında maliyet ve miktar analizleri
Cost and quantity analysis on the basis of manufacturing, manufacturing groups and manufacturing inputs in residential buildings
NİLAY ELÇİ
Yüksek Lisans
Türkçe
1999
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET MURAT ÇIRACI
- Yapay zeka yaklaşımı ile Ankara'daki iki farklı lokasyonda gayrimenkul değerleme üzerine uygulamalar
Applications on real estate appraisal in two different locations in Ankara with the artificial intelligence approach
SERKAN NARİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Mühendislik BilimleriKırıkkale Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ORHAN DOĞAN
- Hastanelerde çalışan hemşirelerin ' öznel yaşam kalitelerinin' değerlendirilmesi (Kırıkkale Devlet ve SSK Hastanesi örneği)
Assessment of 'subjective quality of life' of nurses who work in hospitals (sample of Kırıkkale Government and SSI Hospital)
NERİMAN ŞAHİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2001
Sağlık Kurumları YönetimiAnkara ÜniversitesiSağlık Kurumları Yönetimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ÖMER RIFKI ÖNDER
- On the dynamic linkages among economic policyuncertainty, land use and housing prices: Evidence from time series and panel data models
Başlık çevirisi yok
GİZEM UZUNER
Doktora
İngilizce
2020
EkonomiDoğu Akdeniz Üniversitesi-Eastern Mediterranean UniversityPROF. DR. ALİ HAKAN ULUSOY