Otomobil fiyat kestiriminde ridge, lasso ve elastic net regresyon tahmin edicileri üzerine bir çalışma
A study on ridge, lasso and elastic net regression estimators in automobile price predictions
- Tez No: 966152
- Danışmanlar: DOÇ. DR. OSMAN UFUK EKİZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İstatistik, Statistics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 71
Özet
Çoklu regresyon, bağımsız değişkenler üzerinden bağımlı değişkene ilişkin kestirimde bulunmayı amaçlayan istatistiksel bir yöntemdir. Çoklu bağlantı problemi, bağımsız değişkenler arasında yüksek korelasyon olduğunda ortaya çıkar ve En Küçük Kareler gibi tahmin edicilerin güvenilirliğini azaltabilir. Çoklu bağlantıdan etkilenmemek için ridge, lasso ve elastik net regresyon yöntemler kullanılmaktadır. Ridge regresyonu, hata kareler toplamını katsayıların karelerinin toplamının, lasso regresyon ise katsayıların mutlak değerlerinin toplamının belirli bir değerden küçük olması kısıtları altında minimize etmektedir. Bazı katsayı tahminlerinin sıfır olması Lasso regresyonun değişken seçimi maksatlı kullanılmasını sağlamaktadır. Elastik net regresyon ise her iki yöntemin avantajlarını birleştirmektedir. Bu çalışmada çeşitli senaryolar altında söz konusu tahmin edicilerden hangisinin daha iyi sonuçlar vereceği incelenmiştir. Ayrıca araçların performans değerlerini içeren“Top Gear”isimli veri seti üzerinde hangi tahmin ediciye dayalı modelin daha uygun olduğunun değerlendirilmesi yapılmıştır.
Özet (Çeviri)
Multiple regression is a statistical method that aims to predict a dependent variable based on independent variables. The multicollinearity problem arises when there is a high correlation between independent variables, reducing the reliability of estimators such as Ordinary Least Squares. To mitigate the effects of multicollinearity, ridge, lasso, and elastic net regression methods are used. Ridge regression minimizes the sum of squared errors subject to the constraint that the sum of the squared coefficients remains below a certain threshold, while lasso regression imposes a constraint on the sum of the absolute values of the coefficients. Since lasso regression can shrink some coefficient estimates to zero, it is commonly used for variable selection. Elastic net regression combines the advantages of both methods. In this study, different scenarios are examined to determine which of these estimators provides better results. Additionally, an evaluation is conducted to identify the most suitable model based on these estimators using the“Top Gear”dataset, which contains performance metrics of various cars.
Benzer Tezler
- Using local linearization to identify the dynamics of features in second-hand automobile pricing
İkinci el otomobil fiyatını belirleyen değişkenlerin dinamiklerinin lokal doğrusallaştırma yöntemi ile belirleme
BERKAY BULUT
- Bulanık dematel ile gri ilişkisel analiz hibrit yöntemiyle türkiye otomobil piyasasındaki fiyat belirleyicilerin değerlendirilmesi ve sonucun multi-moora yöntemi ile karşılaştırılması
Dematel with fuzzy gray relational analysis of the determinants of price evaluation method in the hybrid car market turkey and the multi-moore method comparison with the results
BATUHAN ORKUN ORAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiAtatürk ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖKAY AKKAYA
- Veri madenciliği kullanılarak ikinci el otomobil pazarında fiyat tahmini
Forecasting the prices in the second-hand car market using data mining
ÖZCAN ASİLKAN
- COVİD-19 küresel ekonomik krizinin otomotiv talebi üzerindeki etkileri Türkiye örneği
The effects of the COVID-19 global economic crisis on automotive demand: The Turkish case
REYHAN ARIKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Uluslararası TicaretDüzce ÜniversitesiUluslararası Ticaret Ve Finansman Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT BAYAT
- Otomobil tasarım ögelerinin fiyat tahmini üzerindeki etkisinin makine öğrenme algoritmaları ile belirlenmesi
Determining the effect of automobile design elements on price estimation by machine learning algorithms
İNCİLAY YILDIZ
