Veri Bilimi ile Otel Rezervasyon İptallerinin Tahmini: SHAP Tabanlı Açıklanabilirlik ve Performans Analizi

Authors : Kamil Abdullah Eşidir

Pages : 767-785

Doi:10.33712/mana.1737947

View : 23 | Download : 61

Publication Date : 2025-10-15

Article Type : Research Paper

Abstract :Turizm sektöründe gelir yönetimi ve operasyonel planlamanın etkinliği, rezervasyon iptallerinin doğru şekilde tahmin edilmesine bağlıdır. Bu çalışmada, otel rezervasyon iptallerinin makine öğrenmesi temelli modeller aracılığıyla öngörülmesi amaçlanmıştır. Veri kaynağı olarak, 2015–2017 dönemine ait 119.390 gözlemden oluşan açık erişimli “Hotel Booking Demand” veri kümesi kullanılmıştır. Sınıf dengesizliği problemi SMOTE yöntemiyle giderilmiş; Random Forest, XGBoost, LightGBM ve CatBoost modelleri ile tahminlemeler gerçekleştirilmiştir. Modeller; doğruluk, AUC, F1 skoru ve özellikle eğitim süresi gibi performans metrikleriyle karşılaştırılmıştır. En yüksek doğruluk oranı (%81) ve AUC skoru (0,89) Random Forest modeliyle elde edilmiştir. Modelin karar süreçleri SHAP analiziyle açıklanmış; özellikle “lead_time”, “adr” ve “hotel” değişkenlerinin belirleyici olduğu tespit edilmiştir. Bulgular, rezervasyon iptallerinin önceden tahmin edilmesinin, turizm sektöründe karar destek sistemlerine entegre edilebilecek anlamlı öngörüler sunduğunu göstermektedir.
Keywords : Otel Rezervasyon İptali, Makine Öğrenimi, SMOTE, SHAP Analizi

ORIGINAL ARTICLE URL