Makine öğrenimi kullanarak Ankara'da ev fiyatlarini tahmin etme

Geleneksel gayrimenkul değerleme süreci, bir değerleme uzmanının gayrimenkulü görmesi ve evin sahip olduğu değerlere göre içerisinde ev fiyatının da bulunduğu bir rapor oluşturması üzerine kuruludur. Ancak, bu yöntem zaman alıcı ve yüksek maliyetli olarak nitelendirilebilir. Makine öğrenmesi, bu süreci hızlandırmaya ve maliyetleri azaltmaya yardımcı olabilecek bir araçtır. Bu nedenle, bu tezde amacımız, makine öğrenimi tahminlerinin ev fiyatı değerlemesi sürecinde gerçekçi ve yeterli olup olmadığını araştırmaktır. Bu amaçla, çalışmada biri gayrimenkul web sitesinden toplanmış, diğeri ise değerleme raporlarından oluşturulmuş iki veri seti çeşitli makine öğrenimi yöntemleri kullanılarak karşılaştırılmaktadır. İnşa edilen tüm modellerin hiper parametreleri dikkatli bir şekilde seçilmiş, modellerin başarısı ise kök ortalama kare hatası ve netlik skoru kullanılarak değerlendirilmiştir. Bulgular, yaklaşımın varolan değerleme sürecini iyileştirme potansiyeline sahip olduğunu, ancak uygulanabilirliğini göstermek için daha öteye araştırma gerektiğini öneriyor.