Housing Price Estimation with Deep Learning: A Case Study of Sakarya Turkey

Authors : Murat OZDEMİR, Kazım YILDIZ, Büşra BÜYÜKTANIR

Pages : 138-151

Doi:10.35193/bseufbd.998331

View : 15 | Download : 8

Publication Date : 2022-06-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Barınma insanların en temel ihtiyaçlarından biridir. Konut piyasası barınma ihtiyacını karşılamasının yanı sıra yatırım için de çok önemlidir. Aynı zamanda mühendis, mimar, emlakçı vb. çok sayıda insana da ekmek kapısı olmuştur. Konut, oturumluk için alındığında uzun yıllar değiştirilmek istenmeyen, yatırımlık için alındığında ise iyi kazanç elde edilmek istenen bir araçtır. Bu yüzden konut satın alınacağı zaman talebe göre doğru araştırma yapılmalı nihayetinde en doğru karar verilmelidir. Konut fiyatlarının doğru tahmin edilmesi hem alıcılar için doğru kararı verebilmek, hem de satıcılar için zarar etmeden satış yapabilmek için çok önemlidir. Konut fiyat tahmini için çok sayıda parametre vardır. Bunlardan daha önceki çalışmalarda da kullanılan kat sayısı, konum, banyo sayısı vb. değişkenlerin yanı sıra bu çalışmaya özgün olarak döneme ait ekonomik etkenler (ekmek fiyatı, döviz fiyatı, sıfır araç fiyatı gibi) ve o dönemde bankaların konut kredisi faiz oranı girdi olarak alınacaktır. Daha doğru tespit yapabilmek adına tüm parametrelerin test edilebileceği Sakarya ili araştırma alanı olarak seçilmiş ve yöntem olarak polinomal regresyon, rastgele orman ve derin öğrenme yöntemleri kullanılarak bu yöntemlerin kıyaslaması yapılarak en doğru yöntemin derin öğrenme olduğu sonucuna varılmış ve parametrelerin ev fiyatlarına etkileri tespit edilmiştir.
Keywords : Sakarya Konut Fiyat Tahmini, Yapay Sinir Ağları, Rastgele Orman, Polinomal Regresyon