Makine öğrenimi yaklaşımlarının fiyat tahminlemesine uygulanması

Fiyat tahmini problemlerinde yaygın olarak makina öğrenimi tabanlı çözümler uygulanabilmektedir. Genelleştirilmiş lineer modeller veya lineer regresörler gibi lineer tahminleyiciler, genel olarak, özelliklerini kullanarak piyasadaki bir ürünün fiyatını tahmin etmek için tercih edilmelerine rağmen, daha esnek olan doğrusal olmayan modeller sıklıkla kullanılmamaktadır. Bu çalışmada, yaklaşık 14 milyon aracın geçmiş ve güncel satış verisinden yararlanılarak, teknik özellikler ve satış tarihindeki finansal göstergelerle birlikte ele alınarak fiyat tahmini için bir model geliştirilecek ve başarım düzeyi literatürdeki algoritmalarla karşılaştırılacaktır. Bu analizin ışığında, bir otomobilin belirli bir tarihteki fiyatını tahmin edecek olan modelin başarımı incelenecek; aracın değerine karar vermede, teknik özelliklerinin yanı sıra, daha önceki çalışmalarda göz ardı edilen finansal göstergeler de dikkate alınacaktır. Öğrenme eğrileri, aşırı öğrenme veya yetersiz öğrenme durumları, modelin hata değerleri veri setinin farklı karakteristiğe sahip alt kümeleri üzerinde de test edilerek ayrıca incelenecektir.