İkinci el hafif ticari araçların gelecekteki fiyatlarının makine öğrenmesi algoritmaları ile tahmin edilmesi

Günümüz ekonomik şartlarında ikinci el araçlar, dünyanın hemen her bölgede tüketicilerin ilgi odağı olmuştur. Normal tüketicilerin yanı sıra ticari amaç güden işletmeler de kendi ekonomik çıkarları için bu sirkülasyonun içine girmişlerdir. Bu ekonomik sirkülasyonun içerisinde yer alan araçların güncel değerleri ve gelecekteki değerlerinin azalış veya artış durumu normal kullanıcılar veya işletmeler olan müşteriler için her zaman merak uyandırmıştır. Bu çalışmada son dönemlerde popüler hale gelen makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak gerek yurt içi gerek yurt dışı lojistik hizmeti sağlayan işletmelerin sıklıkla kullandığı ticari araçların ikinci el fiyatlarının tahmini yapılmaya çalışılmıştır. Çalışmada tahmin için makine öğrenmesi algoritmalarından olan Doğrusal (Lineer) Regresyon (Linear Regression), K-En Yakın Komşu (K-Nearest Neighbors), Karar Ağacı (Decision Tree) ve Rastgele Orman (Random Forest) algoritmaları kullanılmıştır. Makine öğrenmesi için gerekli olan veri seti 18.01.2023 ile 05.06.2023 tarihleri arasında ikinci el araç ilanlarının yer aldığı 2 farklı web sitesi üzerinden gözlem yoluyla elde edilmiştir. Belirtilen sürenin sonunda çalışmanın örnekleminde makine öğrenmesi için kullanılmak üzere 13 farklı kritere ait bilgilerin yer aldığı 20.616 adet ticari araç verisi toplanmıştır. Sonuç olarak çalışma kapsamında kullanılan makine öğrenmesi algoritmaları Korelasyon Katsayısı (R2), Ortalama Mutlak Hata (MAE) ve Kök Ortalama Kare Hatası (RMSE) gibi performans göstergeleri kullanılarak başarı oranları birbirleriyle karşılaştırılmıştır. Araştırmanın son bölümünde ise makine öğrenmesi algoritmalarından elde edilen bulgular değerlendirilmiş ve gerek akademiye gerek sektörde yer alan araştırmacılara yönelik gelecek araştırmaları için öneriler sunulmuştur.