Konut Fiyatlarının Tahmini için Polinomsal Regresyon ve Yapay Sinir Ağları Yöntemlerinin Uygulamalı Karşılaştırılması

Suleyman Demirel Universitesi Fen Bilimleri Enstitusu Dergisi Pub Date : 2023-04-25 DOI:10.19113/sdufenbed.1190150

Z. Barut, T. Bi̇lgi̇n

{"title":"Konut Fiyatlarının Tahmini için Polinomsal Regresyon ve Yapay Sinir Ağları Yöntemlerinin Uygulamalı Karşılaştırılması","authors":"Z. Barut, T. Bi̇lgi̇n","doi":"10.19113/sdufenbed.1190150","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Gayrimenkul sektörünün hızlı ekonomik büyümesi nedeniyle, konut fiyatlarının tahmini geleceğe yönelik planlamalar için önemlidir. Bu çalışmanın amacı makine öğrenmesi yöntemlerini kullanarak bir konutun potansiyel fiyatını tahmin etmektir. Makine öğrenmesi yöntemleri olarak Yapay sinir ağları ve Polinomsal regresyon kullanılarak bunların tahmin performansları karşılaştırılmıştır. Makine öğrenmesi yöntemlerinin uygulanabilmesi için KNIME veri analiz platformu kullanılmıştır. Yöntemlerin başarısını ölçmek için R Kare performans metriği kullanılmıştır. Uygulama sonuçları, Yapay sinir ağları yönteminin Polinomsal regresyon yöntemine göre ev fiyatlarını daha yüksek doğrulukla tahmin ettiğini göstermektedir. Yapılan çalışmanın ev değerlendirilmesi için kullanılan uygulamaların geliştirilmesine ve bu alanda yapılan bilimsel çalışmalara katkı sağlayacağı düşünülmektedir. Sonraki çalışmalarda farklı yöntemler veya ev özniteliklerinin bulunduğu veri setleri kullanılarak çalışmanın genişletilmesi hedeflenmektedir.","PeriodicalId":30858,"journal":{"name":"Suleyman Demirel Universitesi Fen Bilimleri Enstitusu Dergisi","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-04-25","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Suleyman Demirel Universitesi Fen Bilimleri Enstitusu Dergisi","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.19113/sdufenbed.1190150","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Abstract

Gayrimenkul sektörünün hızlı ekonomik büyümesi nedeniyle, konut fiyatlarının tahmini geleceğe yönelik planlamalar için önemlidir. Bu çalışmanın amacı makine öğrenmesi yöntemlerini kullanarak bir konutun potansiyel fiyatını tahmin etmektir. Makine öğrenmesi yöntemleri olarak Yapay sinir ağları ve Polinomsal regresyon kullanılarak bunların tahmin performansları karşılaştırılmıştır. Makine öğrenmesi yöntemlerinin uygulanabilmesi için KNIME veri analiz platformu kullanılmıştır. Yöntemlerin başarısını ölçmek için R Kare performans metriği kullanılmıştır. Uygulama sonuçları, Yapay sinir ağları yönteminin Polinomsal regresyon yöntemine göre ev fiyatlarını daha yüksek doğrulukla tahmin ettiğini göstermektedir. Yapılan çalışmanın ev değerlendirilmesi için kullanılan uygulamaların geliştirilmesine ve bu alanda yapılan bilimsel çalışmalara katkı sağlayacağı düşünülmektedir. Sonraki çalışmalarda farklı yöntemler veya ev özniteliklerinin bulunduğu veri setleri kullanılarak çalışmanın genişletilmesi hedeflenmektedir.

查看原文

微信好友朋友圈 QQ好友复制链接

本刊更多论文

符合政治回归和工业Sinir网络方法在房价考虑中的应用

Gayrimecur部门的快速经济增长对指导未来房价的计划很重要。这项工作的目的是使用机器学习方法来估计网站的潜在价格。作为一种机器学习方法，使用Yapay神经网络和多项式回归对这些预测进行了比较。KNIME数据分析平台用于实现机器学习方法。R卡性能指标用于衡量这些方法的成功与否。应用结果表明，根据政治回归方法，Yapay神经网络方法对家庭成本的预测精度较高。人们认为，用于评估所做工作的应用程序将改进并有助于该领域的科学工作。下一项研究旨在使用不同的方法或房屋特性来扩展这项工作。

本文章由计算机程序翻译，如有差异，请以英文原文为准。

求助全文

约1分钟内获得全文去求助

来源期刊

Suleyman Demirel Universitesi Fen Bilimleri Enstitusu Dergisi

自引率

0.00%

发文量

审稿时长

10 weeks