Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C Tasarım ve Teknoloji,
Journal Year:
2025,
Volume and Issue:
unknown, P. 1 - 1
Published: Feb. 12, 2025
Konut
fiyatlarının
etkili
bir
şekilde
tahmin
edilmesi,
ekonominin
şekillenmesinde
kritik
rol
oynamaktadır.
Bu
çalışmanın
amacı,
konut
fiyatlarını
tahminlemede
en
iyi
performans
gösteren
makine
öğrenmesi
modelini
belirlemektir.
amaçla,
10
farklı
denetimli
regresyon
algoritması
kullanılarak
çeşitli
modeller
eğitilmiştir.
Modellerin
performansını
optimize
etmek
amacıyla
Grid
Search,
Random
Search
ve
Optuna
gibi
hiper
parametre
ayarlama
yöntemleri
uygulanmıştır.
Eğitim
test
setlerinde
elde
edilen
metrik
değerler,
modellerin
genel
değerlendirmek
için
kullanılmıştır.
Araştırma
sonuçları,
yöntemlerinin
başarısını
etkileyen
faktör
olduğunu
göstermiştir.
ile
Gradyan
Artırma
Regresyonu
modeli,
veri
setinde
ettiği
yüksek
R2
değeri
(0.6558)
düşük
RMSE
(4469.48)
başarılı
model
olarak
belirlenmiştir.
Optuna,
optimizasyonunda
sağladığı
hassasiyet
etkinlik
diğer
yöntemlere
kıyasla
belirgin
üstünlük
sunmuştur.
