Konut fiyat modellemede kullanılabilecek algoritma incelemesi
Algorithm investigation that can be used in housing price modeling
- Tez No: 823252
- Danışmanlar: DOÇ. DR. TANER ÜSTÜNTAŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Jeodezi ve Jeoinformasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 64
Özet
Konut değerleme alanı ABD'de, Avrupa ülkelerinde ve Türkiye içerisinde giderek popülerliğini arttırmaktadır. Yaşanan kent dönüşümleri ve doğal yıkımlar ile konutların özellikleri giderek değişmektedir. Oluşan değişim konut değerleme alanının daha da önemli bir hale gelmesini sağlamaktadır. Coğrafi Bilgi Sistemlerinin desteğiyle ve gelişen teknoloji ile analiz yapılmaktadır. Çalışmada Bursa ilinin Nilüfer ilçesinde yer alan Ahmet Yesevi, Balat ve Özlüce mahalleleri analiz edilmiştir. Sahibinden.com ve hepsiemlak sitelerindeki veriler ile on dört parametreli bir veri seti oluşturulmuştur. Bu veriler ile konut fiyatlarının tahmin edilebilmesi için kullanılabilecek Rastgele Orman, CatBoost, Doğrusal, AHP, XGBoost, Karar Ağacı, matematiksel modellerin uygunluğu incelenmiştir. Bu modeller beş ve on dört parametre ile çalıştırılmış ve modellerin uygunlukları tartışılmıştır.
Özet (Çeviri)
The residential appraisal field is gradually increasing its popularity in the USA, European countries and Türkiye. With the urban transformations and natural destructions, the characteristics of the houses are gradually changing. The resulting change makes the housing valuation area even more important. Analysis is made with the support of Geographic Information Systems and developing technology. In the study, Ahmet Yesevi, Balat and Özlüce neighborhoods located in Nilüfer district of Bursa province were analyzed. A data set with fourteen parameters has been created with the data from sahibinden.com and all real estate sites. With these data, the suitability of Random Forest, CatBoost, Linear, AHP, XGBoost, Decision Tree and mathematical models that can be used to predict housing prices were examined. These models were run with five and fourteen parameters and the suitability of the models was discussed.
Benzer Tezler
- A stress testıng framework for the Turkısh bankıng sector: an augmented approach
Türk bankacılık sektörü için bir stres testi çerçevesi: Bir genişletilmiş yaklaşım
BAHADIR ÇAKMAK
Doktora
İngilizce
2014
BankacılıkOrta Doğu Teknik Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NADİR ÖCAL
- Toplu konutlarda fotovoltaik sistem kullanımlarının farklı iklim bölgelerine göre değerlendirilmesi
The use of photovoltaic system in mass housing evaluation of different climate regions
ÖZGE DAĞOĞLU
- An investigation into the improvement of the contract preparation phase of the BIM-based construction
BIM-bazlı inşaat projelerinin sözleşme hazırlık aşamasının iyileştirilmesine yönelik bir inceleme
MEHMET YAVUZHAN ERPAY
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Tarihi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEGÜM SERTYEŞİLIŞIK
- Protecting cost of claims from exchange rate shocks in insurance sector
Sigorta sektöründe kasko hasar maliyetinin döviz kur şoklarından korunması
İSMAİL TELCİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Sigortacılıkİstanbul Bilgi ÜniversitesiFinans Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GENCO FAS
