Pırlanta fiyat tahmini için regresyon modellerinin karşılaştırmalı analizi

Authors : Merve ASİL, Gülfem IŞIKLAR ALPTEKİN

Pages : 838-845

Doi:10.28948/ngumuh.1088916

View : 22 | Download : 15

Publication Date : 2022-10-14

Article Type : Research Paper

Abstract :Bilişim dünyasındaki gelişmeler ile artan veri hacmi ve çeşitliliği ile birlikte, hayatımıza büyük veri kavramı girmiş ve beraberinde birçok zorluğu da peşinde getirmiştir. Verinin işlenebilirliği büyük bir önem kazanmış ve güncel kullanılan bazı veri işleme yöntemlerinin performansı yetersiz gelmeye başlamıştır. Büyük veri analizinde yapay zekâ ve makine öğrenmesi teknikleri kullanılarak bu sorunlar çözülmeye çalışılmakta ve gün geçtikçe daha etkin çözümler bulan algoritmalar önerilmeye devam edilmektedir. Bu çalışmanın amacı, iyi bilinen ve sıklıkla kullanılan regresyon algoritmalarını bir veri kümesi üzerinde çalıştırmak, performans sonuçlarını karşılaştırarak en iyi sonuç verenleri sunmaktır. Makalede pırlantaların kesimi, rengi, berraklığı ve fiyatı gibi özellikleri barındıran açık bir veri kümesi kullanılmıştır. Verilerin ön işlemesi yapılmış, tanımlayıcı analiz gerçekleştirilmiş ve fiyatlarının tahmini için farklı regresyon modelleri hem ilkel hem de optimize edilmiş halleriyle çalıştırılmıştır. Regresyon modelleri içinden diğerlerine kıyasla daha düşük RMSE ve daha yüksek r2 değerleri GBM modelleri insert ignore into journalissuearticles values(özellikle Light GBM); ve rassal orman algoritmasında alınmıştır.
Keywords : Regresyon Modelleri, Makine Öğrenmesi, Fiyat Tahmini, Doğrusal Regresyon, Doğrusal Olmayan Regresyon