Otomotiv endüstrisinde makine öğrenimi teknikleri kullanılarak araç fiyatlarının tahmin edilmesine yönelik karşılaştırmalı bir çalışma

Pazarlamada doğru tahminlerin yapılabilmesi, finansal getirisi daha yüksek sonuçlar almak ve stratejik kararların daha doğru verilebilmesi açısından önemlidir. Sadece uzman görüşü ile yapılan tahminler yanlış veya yetersiz olabilir ve şirketlere büyük maddi zararlar verebilir. Bu çalışmada, popüler makine öğrenmesi teknikleri ile otomotiv endüstrisindeki araç fiyatları tahmin edilerek bu soruna bir çözüm sunulmaktadır. Son yıllarda literatürde başta moda ürünleri, perakende/pazar ürünleri olmak üzere bilgisayar, elektronik ürünler ve çevrimiçi ürün satışlarının fiyat tahmininde makine öğrenmesi teknikleri kullanılmaktadır. Bu çalışmada, Karar Ağacı, Rastgele Orman, Destek Vektörü, ve Yapay Sinir Ağları yöntemlerinin bir otomotiv satış veri seti üzerindeki performansları değerlendirilmiş ve karşılaştırılmıştır. Deneylerde, 13 özellikli (seri numarası, yeni fiyat, model, konum, yıl, gidilen kilometre, yakıt türü, şanzıman, araç sahibi türü, kilometre, motor, güç, koltuk, fiyat) ve 6019 örnek içeren bir satış veri seti kullanılmış ve üç aşamalı bir ön işlem uygulanmıştır. Bu ön işlemenin son aşamasında Sıralı, One Hot, İkili ve Frekans kodlama yöntemleri ile kategorik değerler sayısal verilere dönüştürülmüştür. Tüm analizlerde fiyat tahmin hatasının hesaplanmasında K-Katlamalı Çapraz Doğrulama yöntemi kullanılmıştır. Yapılan deneyler sonucunda kullanılan veri seti üzerinde en iyi sonucu veren kodlama yöntemi ile en iyi tahmin yöntemi karşılaştırmalı olarak ortaya konmuştur. Sonuçlar, bu çalışmayı ilgili uygulamalar için potansiyel bir seçim haline getiren bazı ilginç noktalar sunmuştur.