Konut Fiyat Tahmin Sistemi

DeepMineAI olarak Konut Fiyat Tahmin Sistemi geliştirdik. Bu projede, bir ile ait konut piyasasının dinamiklerini makine öğrenme teknolojileri ile analiz ettik. Bu sayede, gayrimenkul değerlemesinde kullanılabilecek güvenilir bir tahmin sistemi oluşturmayı hedefledik. Verileri web kazıma (Web Scrabing) yöntemi ile hepsiemlak.com web sitesinden indirdik.

• Selenium ve BeautifulSoup teknolojileri kullanılarak otomatik veri toplama sistemi geliştirdik
• Bir ile ait 532 konut verisi elde ettik.
• Toplanan veriler şu özellikleri içermektedir:
  • Konut değeri (Price)
  • Mahalle bilgisi (Location)
  • Metrekare (Size)
  • Oda sayısı (Room)
  • Bina yaşı (Age)
  • Kat bilgisi (Floor)

• Eksik verileri tespit ettik ve veri işleme sürecinden geçirdik.
• Veri temizleme neticesinde tüm verileri sayısallaştırdık.
• Aykırı değerleri temizledik. Bununla birlikte, modelin daha doğru karar vermesini sağladık.
• Location (Mahalle) gibi kategorik verileri sayısallaştırdık.
• Veri setini eğitim ve test olarak böldük (80/20)

• Yapay zeka metodolojilerinin temelinde veriden öğrenme vardır. Bu sebeple, özellikler arası etkileşimleri analiz ettik.
• Yeni özellikler türettik. Örneğin, m2 ile oda sayısını çarptık.
• Özellikleri ölçeklendirdik ve normalize ettik.

Proje kapsamında 7 farklı makine öğrenmesi modeli karşılaştırmalı olarak analiz edildi:

1. Linear Regression (LR)
   • Temel baseline model
   • Doğrusal ilişkileri modellemek için
2. Decision Tree (DT)
   • Parametrik olmayan yaklaşım
   • Kolay yorumlanabilir sonuçlar
3. k-Nearest Neighbors (k-NN)
   • Benzerlik bazlı tahminleme
   • Lokal örüntüleri yakalama
4. Gradient Boosting (GB)
   • Ensemble öğrenme yaklaşımı
   • Yüksek tahmin performansı
5. XGBoost
   • Optimize edilmiş gradient boosting
   • Hızlı ve etkili eğitim
6. Naive Bayes (NB)
   • Olasılık tabanlı yaklaşım
   • Hızlı eğitim süresi
7. Random Forest (RF)
   • Çoklu karar ağaçları
   • Robust tahminler

Geliştirdiğimiz sistem, özellik mühendisliği ve model optimizasyonu sonrasında:

• R² değerini %72’den %79’a yükseltmeyi başardık
• En yüksek performansı XGBoost ve Gradient Boosting modelleri gösterdi
• Fiyat tahminlerinde yüksek doğruluk oranını yakaladık

DeepMineAI olarak, veri bilimi ve yapay zeka alanındaki uzmanlığımızı sizin projelerinize aktarmaya hazırız. Başarılı projelerimizle, sizlerin ihtiyaçlarına özel çözümler geliştirebiliriz.

Benzer bir projeyi sizler içinde hayata geçirebiliriz. Farklı yapay zeka çözümleri için bizimle iletişime geçin.

Yapay zeka destekli çözümlerimizle işinizi bir adım öteye taşıyalım!