Feature selection by machine learning to predict gentrification in İstanbul
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 852538
- Danışmanlar: PROF. DR. SEUNGİL LEE
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Şehircilik ve Bölge Planlama, Urban and Regional Planning
- Anahtar Kelimeler: Gentrification, Feature Selection, Machine Learning, Istanbul, Prediction
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Unıversıty Of Seoul
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Gentrification tends to increase the economic value in neighborhoods. Finally, it creates socioeconomic stress there and ends up with displacement due to a decrease in affordability for old inhabitants. It has started to affect almost all districts in Istanbul. This study discusses the negative effects of gentrification in Istanbul as a unique case and how to mitigate it. Recent studies in the field of machine learning are allowing us to predict how and where complex urban problems will occur in the future. This study focuses on feature selection which is a key problem and the essential part of machine learning studies. Feature selection is a data preprocessing approach which is effective to prepare especially high-dimensional data. The objectives of feature selection are preparing clean and understandable data, allowing to study with high-dimensional data and, improving performance of models by building more comprehensive machine learning models. The datasets are collected for eleven districts named Ataşehir, Beyoğlu, Bakırköy, Başakşehir, Beşiktaş, Kadıköy, Kartal, Küçükçekmece, Sarıyer, Ümraniye, Ü sküdar. Gentrification is measured by census track data which consists of net migration rate and change of education level. Since the triggering relationship between gentrification and increasing economic value, a point of interest dataset which consists of 17000 rows approximately is used to select the features which identify gentrification most. In conclusion, a machine learning model is provided which scores features of POI dataset to identify the most important ones which will give a strong idea for further studies to predict gentrification. It sets out the effects on policies which will combat gentrification.
Özet (Çeviri)
Özet çevirisi mevcut değil.
Benzer Tezler
- Feature selection by machine learning to predict urban gentrification in istanbul
Istanbul'da soylulaşma tahmininde makine öğrenmesiyle öznitelik seçimi
ELVAN KAHRAMAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Şehircilik ve Bölge PlanlamaUnıversıty Of SeoulKentsel Planlama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEUNGIL LEE
- Adolesan intihar girişimlerinin psiko-sosyal nedenleriyle ilgili araştırma
Başlık çevirisi yok
NAZMİYE YÜKSEL
- Gazi tipi eksternal fiksatörlerle yapılan uygulamalarda kırık hattındaki kompresyonun biyomekanik olarak“strain gage”lerle tayini
Başlık çevirisi yok
HÜSEYİN ŞENGÜL
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
1987
Ortopedi ve TravmatolojiGazi ÜniversitesiOrtopedi ve Travmatoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ORHAN ASLANOĞLU
- 1,3-difenil-4,5-bis(hidroksiimino)-imidazolidin ve Ni(II), Cu(II), Pd(II), UO2(VI) komplekslerinin sentezi
Başlık çevirisi yok
VEFA AHSEN
Doktora
Türkçe
1984
Kimya MühendisliğiUludağ ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZER BEKAROĞLU
- Geleneksel Beypazarı konutlarında baş odanın günümüz ihtiyaçlarını karşılayacak düzende donatılması
The Redecoration of the“Baş Oda”in Beypazarı traditional houses according to our today's needs
AYNUR ÖZMEN
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
MimarlıkGazi ÜniversitesiBina Bilgisi (mimari Tasarım) Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUAMMER HACIBALOĞLU