Yazar "Dere, Esra" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 2 / 2
  • Küçük Resim
    Öğe
    İKİNCİ EL ARAÇ DEĞERLEMESİNDE MAKİNE ÖĞRENME TEKNİKLERİNİN UYGULANMASI
    (İstanbul Ticaret Üniversitesi, 2024) Dere, Esra; Kasapbaşı, Mustafa Cem
    Son yıllarda ikinci el araçların pazar hacmi artmıştır. Bu pazarda satıcı ve alıcı için doğru fiyatlandırma oldukça önemlidir. Son kullanıcı veya kurumlar için ikinci el araç değerlemesine ya da kiralanmasında yardımcı olacak sistemsel bir yapıya ihtiyaç bulunmaktadır. Bu çalışmada ilgili ikinci el araç ilanların yer aldığı sitelerden Selenium test aracı ile 26.000 üzerinde veri toplanmış ve bu veriler üzerinde veri önişleme (temizleme, dönüştürme vs.) adımları uygulanmıştır. Makine öğrenme teknikleri KNIME Analytics Platform veri madenciliği programının 4.7.3 sürümünde uygulanarak ikinci el araç fiyatı tahmin edilmeye çalışılmış ve sonuçlar birbiriyle karşılaştırılmıştır. Performans ölçülürken R² kullanılmıştır. Sonuçlar değerlendirildiğinde Lineer regresyon 0,56 R², Random Forest 0,83 R², GBoosted 0,81 R² ve Tree Ensemble 0,82 R² oranıyla tahminleme için başarılı sonuçlar elde edilmiştir.
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Makine öğrenmesi yöntemleri ile ikinci el araçlarda fiyat tahmini
    (İstanbul Ticaret Üniversitesi, 2023) Dere, Esra; Kasapbaşı, Mustafa Cem
    Son yıllarda ikinci el araçların pazar hacmi artmıştır. Bu pazarda satıcı ve alıcı için dog?ru fiyatlandırma oldukça o?nemlidir. Son kullanıcı veya kurumlar için ikinci el araç deg?erlemesine ya da kiralanmasında yardımcı olacak sistemsel bir yapıya ihtiyaç bulunmaktadır. Kurulacak bu yapıyla hem araç alacak olan hem de aracını satacak olan kullanıcı, kilometresi, kaza kaydı, kasa tipi, benzin tipi, ağır hasar kaydı gibi fiyata etki edecek özelliklerine göre fiyat çıkarabilir. Bu çalışmada ilgili ikinci el araç ilanların yer aldıg?ı sitelerden Selenium test aracı ile 13.000 u?zerinde veri toplanmış ve bu veriler u?zerinde veri o?nişleme (temizleme, do?nu?ştu?rme vs.) adımları uygulanmıştır. Makine o?g?renme teknikleri KNIME Analytics Platform veri madencilig?i programının 4.7.3 su?ru?mu?nde uygulanarak ikinci el araç fiyatı tahmin edilmeye çalışılmış ve sonuçlar birbiriyle karşılaştırılmıştır. Performans o?lçu?lu?rken R² kullanılmıştır. Dog?rusal (Linear) regresyon 0,71 R², Rastgele Orman (Random Forest) 0,85 R², Gradyan artırıcı (GBoosted) 0,83 R², ag?aç toplulug?u (Tree Ensemble) 0,85 R² ve yapay sinir ağları (Artificial Neural Network) 0,72 R² tahmin oranları elde edilmiştir. Elde edilen sonuçlarda en düşük tahmin başarısı doğrusal (linear) regresyon, en yüksek başarılı tahmin algoritması 0,85 R² ile rastgele orman algoritması olmuştur.