Article detail · 2023
Konut Fiyatlarının Tahmini için Polinomsal Regresyon ve Yapay Sinir Ağları Yöntemlerinin Uygulamalı Karşılaştırılması
Journal
SDU Journal of Natural and Applied SciencesISSN 1308-6529
- Year
- 2023
- Type
- article
Data source split
- YÖKSİS YÖKSİS article record
- YÖKSİS venue SDU Journal of Natural and Applied Sciences
- OpenAlex OpenAlex enrichment (abstract, citations, topics)
Abstract
OpenAlex · Turkish
Gayrimenkul sektörünün hızlı ekonomik büyümesi nedeniyle, konut fiyatlarının tahmini geleceğe yönelik planlamalar için önemlidir. Bu çalışmanın amacı makine öğrenmesi yöntemlerini kullanarak bir konutun potansiyel fiyatını tahmin etmektir. Makine öğrenmesi yöntemleri olarak Yapay sinir ağları ve Polinomsal regresyon kullanılarak bunların tahmin performansları karşılaştırılmıştır. Makine öğrenmesi yöntemlerinin uygulanabilmesi için KNIME veri analiz platformu kullanılmıştır. Yöntemlerin başarısını ölçmek için R Kare performans metriği kullanılmıştır. Uygulama sonuçları, Yapay sinir ağları yönteminin Polinomsal regresyon yöntemine göre ev fiyatlarını daha yüksek doğrulukla tahmin ettiğini göstermektedir. Yapılan çalışmanın ev değerlendirilmesi için kullanılan uygulamaların geliştirilmesine ve bu alanda yapılan bilimsel çalışmalara katkı sağlayacağı düşünülmektedir. Sonraki çalışmalarda farklı yöntemler veya ev özniteliklerinin bulunduğu veri setleri kullanılarak çalışmanın genişletilmesi hedeflenmektedir.
Topics
Citations
OpenAlex cited_by_count. Not a WoS or Scopus citation count; those sources have no separate column here.
6 citations
OpenAlex cited_by_count (cache / database)
9 publications in the local catalog that cite this work (OpenAlex reference match; not the full global list).
- Exercise and resting periods: Thermal comfort dynamics in gym environments 2024
- Exercise and resting periods: Thermal comfort dynamics in gym environments 2024
- Exercise and resting periods: Thermal comfort dynamics in gym environments 2024
- Machine learning-based prediction of thermal comfort: exploring building types, climate, ventilation strategies, and seasonal variations 2026
- Modeling thermal sensation in naturally ventilated Mediterranean offices using air-to-radiant temperature offset and machine learning 2026
- Forecasting pandemic-induced changes in real estate market values through machine learning approaches 2025
- Forecasting pandemic-induced changes in real estate market values through machine learning approaches 2025
- Dynamics of the Housing Market in Türkiye: Housing Prices and Bubble Risk 2026
- Benchmarking Classical Machine Learning and Hybrid Quantum Approaches for Indoor Thermal Sensation Prediction 2026