Fiyat Tahminlemesinde Makine Öğrenmesi Teknikleri ve Doğrusal Regresyonyöntemlerinin Kıyaslanması Türkiye’de Satılan İkinci El Araç Fiyatlarınıntahminlenmesine Yönelik Bir Vaka Çalışması

Türkçe

İkinci el araç alım satım piyasası dünyada olduğu gibi Türkiye’de de çok hareketli ve kayda değer büyüklükte bir pazardır. Satıcılar araçları için alabilecekleri maksimum fiyatı ararken alıcılar olabildiği kadar düşük fiyata maksimum kalitede bir araç almak için uğraşırlar. Ancak söz konusu araçların alım satımı esnasında çeşitli problemler olabilmekte ve belirli bir araç için bayi düzeyinde dahi standart bir fiyatlandırma politikası uygulanamamaktadır. Bu çalışmada bu problemi çözmek adına ikinci el bir araç için fiyatlandırma politikası oluşturup oluşturulamayacağı araştırılmıştır, bu kapsamda gerçek veriler toplanarak istatistiksel ve yapay zekâ tabanlı yöntemlerle tahmin modelleri oluşturulmuştur. Yapay zekânın alt dallarından bir tanesi olarak düşünebileceğimiz makine öğrenmesi teknikleri doğal dil işleme, metin madenciliği, görüntü işleme gibi çok kompleks problemlerin yanı sıra regresyon problemlerinde de doğrusal regresyon gibi klasik yöntemlere göre daha başarılı sonuçlar vermektedir. Bu noktadan hareketle bu çalışma da ikinci el araç satışlarındaki fiyatlandırma sisteminin standardize edilebilmesi için Yapay Sinir Ağları, Destek Vektör Makineleri ve Doğrusal Regresyon yöntemleri uygulanmış ve kullanılan metotlar sıkça tercih edilen çeşitli değerlendirme açısından kıyaslanmıştır. Çalışmanın bulgularına göre makine öğrenmesi teknikleriyle ikinci el araç alım satımında bir fiyatlandırma standardizasyonu yapabilmek mümkündür ve söz konusu makine öğrenme teknikleri doğrusal regresyon gibi klasik yöntemlere göre daha başarılı sonuçlar vermektedir.