Optuna Tabanlı Hiper Parametre Optimizasyonu ile Konut Fiyat Tahminlemede Makine Öğrenmesi Tekniklerinin Karşılaştırmalı Analizi

Konut fiyatlarının etkili bir şekilde tahmin edilmesi, ekonominin şekillenmesinde kritik bir rol oynamaktadır. Bu çalışmanın amacı, konut fiyatlarını tahminlemede en iyi performans gösteren makine öğrenmesi modelini belirlemektir. Bu amaçla, 10 farklı denetimli regresyon algoritması kullanılarak çeşitli modeller eğitilmiştir. Modellerin performansını optimize etmek amacıyla Grid Search, Random Search ve Optuna gibi hiper parametre ayarlama yöntemleri uygulanmıştır. Eğitim ve test setlerinde elde edilen metrik değerler, modellerin genel performansını değerlendirmek için kullanılmıştır. Araştırma sonuçları, hiper parametre ayarlama yöntemlerinin modellerin genel başarısını etkileyen kritik bir faktör olduğunu göstermiştir. Optuna ile optimize edilen Gradyan Artırma Regresyonu modeli, test veri setinde elde ettiği yüksek R2 değeri (0.6558) ve düşük RMSE değeri (4469.48) ile konut fiyatlarını tahminlemede en başarılı model olarak belirlenmiştir. Optuna, hiper parametre optimizasyonunda sağladığı hassasiyet ve etkinlik ile diğer yöntemlere kıyasla belirgin bir üstünlük sunmuştur.