Yapay Zekâ ile Konut Fiyatlarının Tahmin Edilmesi

Author:

Number of pages:
183-194
Language:
Türkçe
Year-Number:
2020-Volume 15 Issue 2

Konut satın alma, insanların belirli bir bütçe ile barınma, sağlık, güvenlik ve çeşitli sosyokültürel ihtiyaçlarını karşılamayı gerektiren çok boyutlu bir problemdir. Yapay zekâ yöntemlerinde yaşanan gelişmeler, artık günlük hayatta konut satın alma gibi birçok problemin çözümüne imkân tanımaktadır. Yapay sinir ağları ve derin öğrenme yöntemleri bu amaçla kullanılan yöntemlerdendir. Bu çalışmada, internetteki satılık konut verilerini toplayarak kaydeden ve konut fiyat tahmini yapan zeki bir sistem geliştirilmiştir. Geliştirilen sistemde kullanılmak üzere İstanbul iline ait satılık konut verileri toplanmıştır. Veriler 10-katlı çapraz doğrulama yöntemi ile eğitim ve test olacak şekilde ayrıştırılmıştır. Veriler 176 özniteliğe göre 14 farklı algoritma ile modellenerek fiyat tahmin çalışması yapılmıştır. İstanbul’un Ataşehir ilçesindeki 852 konut için en başarılı fiyat tahmini Rastgele Orman Algoritması ile elde edilmiştir. Yapılan çalışma ile araştırmacıların, konut piyasasında faaliyet gösteren firmaların ve tüketicilerin konut fiyatlarını tahmin edebileceği bir sistem geliştirilmiştir. Ayrıca, sonraki çalışmalarda farklı yapay zekâ yöntemlerinin veya konut özniteliklerinin kullanılması için araştırmacılara yeni bir bakış açısı kazandırılması hedeflenmiştir.

Keywords


Housing purchase is a multidimensional problem that requires people to meet their housing, health, safety and various socio-cultural needs with a certain budget. The developments in artificial intelligence methods now allow solutions too many problems such as buying houses in daily life. Artificial neural networks and deep learning methods are among the methods used for this purpose. In this study, an intelligent system has been developed that collects and records the housing data for sale on the internet and estimates the housing price. Housing data for sale in Istanbul was collected for the developed system. The data were divided into 10-fold cross-validation method for training and testing. The data were modeled with 14 different algorithms based on 176 attributes, and price estimation study was performed. The most successful price estimation for 852 houses in Ataşehir district of Istanbul was obtained by Random Forest Algorithm. With this study, a system has been developed in which researchers, companies operating in the housing market and consumers can estimate the housing prices. In addition, it is aimed to give researchers a new perspective for using different artificial intelligence methods or residential attributes.

Keywords

Article Statistics

Number of reads 1,863
Number of downloads 699

Share

Turkish Studies-Information Technologies and Applied Sciences
E-Mail Subscription

By subscribing to E-Newsletter, you can get the latest news to your e-mail.