İkinci el otomobil fiyatını belirleyen değişkenlerin dinamiklerinin lokal doğrusallaştırma yöntemi ile belirleme

Bu çalışmada, doğrusal olmayan özellik etkileşimleri, ikinci el otomobil fiyat modellemesinde makine öğrenmesi algoritmalarına lokal doğru sallaştırma uygulaması kullanılarak analiz edilmiştir. Bu olguyu lineer olmayan modellerle incelemek için, üç yıl boyunca gelişmiş¸ Python web kazıma tekniği kullanılarak büyük miktarda veri toplanmıştır. Toplanan 313570 gözlem, en büyük iki çevrimiçi listeleme web sitesindendir. Otomobil fiyatları, otomobilin teknik, görsel, mekânsal ve makroekonomik özelliklerinin bir fonksiyonu olarak modellenmiştir. Veri seti, doğrusal ve doğrusal olmayan modelleme performansını karşılaştırmak için temel doğrusal en küçük kareler regresyonu ve gradyan güçlendirme algoritması kullanılarak işlenmiş, dönüştürülmüş ve modellenmiştir. Doğrusal olmayan modelleme, 23214 TL ortalama mutlak hata ve 58% R2'i olan doğrusal modellemeye kıyasla 6529 TL ortalama mutlak hata ve 93% R2 ile daha iyi performans göstermiştir. Bu çalışmada, lineer modellerle benzer bir yorumlana bilirlik seviyesini korurken, piyasa dinamiklerini anlamak için yüksek performanslı doğrusal olmayan modellerin kurulabileceği gösterilmiştir. Bu araştırma, özel bir tahminin nasıl yapıldığını açıklamak, çok¸ karmaşık bir olguyu anlamak ve risk, sigorta ve sağlık hizmetlerinde açıklanabilir yüksek performanslı modeller geliştirmek konusunda iş ve akademik araştırmalarda ileri analitiklerin uygulanmasında yeni fırsatlar sunmuştur.