Makine Öğrenmesi Algoritmalarıyla Konut Fiyatlarının Tahmini: Giresun Örneği

Abstract

İnşaat sektörü son 20 yılın en önemli sermaye birikim alanları arasında yer almaktadır. Konut satışları da bu alanın önemli bir parçasıdır. Konut fiyatlarının seyrinin tahmin edilmesi hem üretici hem de tüketiciler açısından önemlidir. Makine öğrenmesi algoritmaları tahmin çalışmalarında sıklıkla kullanılmakta ve iyi performans göstermektedir. Bu çalışmada Giresun örneği üzerinde 365 veri kullanılarak konut değerleme tahmini MATLAB 2023b yazılım programı kullanılarak çözümlenmektedir. Çalışmada RMSE, MAE, R^2, MSE metrik değerleri kullanılarak makine öğrenmesi algoritmaları tahmin başarılarına göre incelenmektedir. Çalışmada konut değerlemek için kullanılan “brüt m2, net m2, bina yaşı, bulunduğu kat, toplam kat, site içinde olup olmama, asansör, ısıtma, açık ve kapalı otopark, ” değişkenleri kullanılmıştır. Veriler Türkiye’de yaygın olarak kullanılan ve en çok ziyaret edilen bir e ticaret web sitesinden elde edilmiştir. Çalışma sonucunda Gaussian Process Regression algoritmasının daha iyi bir performans gösterdiği ortaya koyulmuştur. Bu algoritmanın bu veri seti üzerinde R^2 değeri %89 olarak çok yüksek bulunmuştur.