VERİ MADENCİLİĞİ ALGORİTMALARI İLE GAYRİMENKUL FİYATLARININ TAHMİNİ

Özet

Gerçek dünyada, emlak, spor, teknoloji gibi birçok pazarda veri miktarı artmıştır. Bu anlamda, verileri manuel olarak yönetmek ve analiz etmek zordur. Veri madenciliği, büyük miktarda veriyi anlamayı ve üzerinde iyileştirmeler yapmayı sağlayan bir alandır. Veri setlerinin tahmini ve değerlendirilmesi çeşitli veri madenciliği algoritmaları ile incelenmiştir. Bu çalışma, emlak(daire) fiyatı tahmini üzerine veri madenciliği algoritmalarının uygulanmasını ve karşılaştırılmasını amaçlamaktadır. Veriler California Irvine Üniversitesi'nden (UCI) alınmıştır. Bu verisetinde, dairenin işlem tarihi, yaşı, en yakın toplu taşıma istasyonuna olan mesafesi, daireye yürüme mesafesindeki mağaza sayısı ve coğrafi koordinat bilgileri yer almaktadır. Rastgele orman, gradyan artırma ve doğrusal regresyon gibi farklı veri madenciliği algoritmaları, gayrimenkul verisi üzerinde fiyatlandırma tahmini için eğitilmiştir. Bu tahmin modelleri farklı boyutlarda test seti alınarak oluşturulmuştur. Ölçüm tekniklerinde Ortalama Karakök Hatası (RMSE), Ortalama Kare Hatası (MSE) ve Ortalama Mutlak Hata (MAE) metrikleri kullanılmıştır. Test seti miktarı %20 olduğunda en iyi sonuç gradyan artırma algoritması ile elde edilmiştir ve bu yöntem için ortalama mutlak hata 3.92'dir