Mining Housing Features to Classify Housing Unit Price

Authors : Betül KAN KILINÇ, Simay MİRGEN

Pages : 420-426

Doi:10.19113/sdufenbed.1073504

View : 20 | Download : 10

Publication Date : 2022-12-20

Article Type : Research Paper

Abstract :Sınıflandırma, istatistik, bilgisayar bilimi, matematik ve diğer birçok disiplin arasında veri madenciliği ile ortak bir alan yaratır. Bağımlı ve bağımsız değişkenler arasındaki ilişkiyi sınıflandırmak için sıklıkla kullanılan parametrik ve parametrik olmayan pek çok istatistiksel uygulamalar bulunmaktadır. Bu çalışmada yaygın olarak kullanılan iki sınıflandırma tekniği kullanılmıştır. Çalışmanın amacı, sıralı lojistik regresyon ve sınıflandırma ağaçları tekniklerinin sınıflandırma başarısını karşılaştırmaktır. Bu amaçla, Eskişehir’ de üç sınıflı bağımlı değişken olarak ele alınan konut birim fiyatlarını konut birim fiyatlarını etkileyen potansiyel faktörler incelenmiştir. Gerçek veri seti, eğitim, doğrulama ve test olmak üzere üç gruba bölünmüştür. Bu tekniklerin sınıflandırma başarısı, 5 katlı çapraz geçerlilik ile gösterilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre, daha başarılı bir sınıflandırma, sınıflandırma ağaçları algoritmasıyla elde edilmiştir.
Keywords : Sıralı, Lojistik, Sınıflandırma, Çapraz Geçerlilik