Hiper-optimize edilmiş makine öğrenim teknikleri ile taşınmaz değerlemesi, Yozgat Kenti örneği

Authors : Abdulbaki Hazer, Aslı Bozdağ, Ümit Haluk Atasever

Pages : 299-312

Doi:10.29128/geomatik.1454915

View : 112 | Download : 172

Publication Date : 2024-12-02

Article Type : Research Paper

Abstract :Toplu taşınmaz değerlemede, Makine Öğrenim Teknikleriyle gelişmiş tahmin yöntemlerinden yararlanılarak objektif, bilimsel, doğru ve hızlı sonuçlar elde edilmektedir. Bu çalışmanın amacı; küçük ölçekli kentler sınıfında yer alan Yozgat kentinde Bayes Tekniği ile Hiper-Optimize Edilmiş Makine Öğrenimi Teknikleri sayesinde değer tahminleri oluşturmaktır. Bu kapsamda Topluluk Regresyonu, Çekirdek Regresyonu, Doğrusal Regresyon, Destek Vektör Makineleri Regresyonu ve İkili Karar Ağacı Regresyonu kullanılarak 2022 ve 2023 yıllarına ait taşınmaz verileri üzerinde toplu taşınmaz değerleme gerçekleştirilmiş ve başarım metrikleri hesaplanarak karşılaştırılmıştır. Bayes Tekniği ile Hiper-Optimize edilmiş eğitim verisi sonuçlarına göre Çekirdek regresyonunda, test verisi sonuçlarına göre ise Topluluk regresyonunda en başarılı sonuçlar elde edilmiştir. Çalışma, küçük ölçekli bir kentin bütününde toplu değerleme yapılması ve büyük bir değerleme sahası içinde bölgesel eşitsizliklere rağmen konut fiyat tahmin doğruluğunun metriklere göre başarılı sonuçlar elde etmesiyle literatürden farklılaşmaktadır. Elde edilen sonuçlar, heterojen özellikler taşıyan bir değerleme alanı için Makine Öğrenimi Tekniklerinin Hiper-Optimize edilmesiyle elde edilen konut fiyat tahmin sonuçlarının belirlenmesinde başarılı bir yaklaşım olduğunu göstermektedir.
Keywords : Toplu Taşınmaz Değerleme, Makine Öğrenimi Teknikleri, Hiperparametre Optimizasyonu, Bayes Tekniği