CatBoost algoritmasının taşınmaz değerlemede kullanımı: Bayesian hiperparametre optimizasyonu ile karşılaştırmalı analiz

Authors : Berra Nur Tunç, Ümit Haluk Atasever

Pages : 668-679

Doi:10.28948/ngumuh.1597288

View : 126 | Download : 112

Publication Date : 2025-04-15

Article Type : Research Paper

Abstract :Taşınmaz değerlemede, makine öğrenimi modelleri kullanılarak objektif, bilimsel ve hızlı tahminler elde edilmektedir. Bu çalışmada, hiperparametre optimizasyonu yapılmış farklı makine öğrenimi modelleri kullanılarak taşınmaz değerlemede en tutarlı ve başarılı sonucu veren model belirlenmiştir. Özellikle CatBoost regresyonu, modern makine öğrenimi ihtiyaçlarına uygun olarak geliştirilmiş, yüksek doğruluk ve hız sunan bir model olarak ön plana çıkmaktadır. Çalışmada CatBoost’un yanı sıra Destek Vektör Regresyonu, Lasso Regresyonu, Karar Ağaçları Regresyonu ve AdaBoost Regresyonu da değerlendirilmiştir. Deneysel hesaplamalar için Boston şehrinde toplanmış 506 konutun çeşitli öznitelikleri ve fiyatlarına sahip bir veri seti kullanılmıştır. Hata metrikleri karşılaştırıldığında, optimize edilmiş CatBoost regresyonu, tüm modeller arasında en yüksek performansı göstermiştir. Özellikle, literatürdeki diğer yöntemlere kıyasla daha başarılı tahminler sunarak, taşınmaz değerleme çalışmalarında öne çıkmıştır. Destek Vektör Regresyonu ise nispeten daha düşük başarı sergilemiştir.
Keywords : Taşınmaz Değerleme, Makine Öğrenimi Modelleri, CatBoost Regresyonu, Hiperparametre Optimizasyonu