Geri Dön

Denetimli makine öğrenim yöntemleri ile web tabanlı platformlarda ikinci el araba piyasası için fiyat tahmini

Price prediction for the used car market on web-based platforms with supervised machine learning methods

PDF İndir

  1. Tez No: 971255
  2. Yazar: AKIN BEDÜK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ÖZGÜL VUPA ÇİLENGİROĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Matematik, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Mathematics, Computer Engineering and Computer Science and Control, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Veri Bilimi Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Otomotiv sektörü, istikrarlı bir büyüme ve yoğun rekabet ortamı içinde gelişimini sürdürmektedir. İkinci el araç piyasasında doğru fiyatlandırma, hem alıcılar hem de satıcılar için kritik öneme sahiptir. Bu çalışmada, Türkiye'deki ikinci el araç fiyatlarının tahmin edilmesine yönelik farklı makine öğrenmesi modellerinin performansı, çevrim içi bir ikinci el araç satış platformundan elde edilen veriler kullanılarak değerlendirilmiştir. 17.000'den fazla kayıttan ve 25 farklı özellikten oluşan veri kümesi üzerinde Doğrusal Regresyon, Ridge, Lasso, Elastic Net, Karar Ağacı, Rassal Orman ve XGBoost modelleri karşılaştırılmıştır. Elde edilen bulgular, Doğrusal Regresyon'un temel bir referans sağladığını, Ridge, Lasso ve Elastic Net modellerinin ise çoklu doğrusal bağlantı problemini çözerek doğruluğu artırdığını göstermektedir. Ağaç tabanlı yöntemler, özellikle XGBoost, %93 R-kare değeri ile en iyi performansı sergilemiştir. Ayrıca, tüm veri kümesiyle eğitilen tek bir model ile belirli marka ve modellere özgü olarak eğitilen modeller karşılaştırılmış ve her iki yaklaşımın etkinliği ortaya konmuştur. Bu çalışma, makine öğrenmesi algoritmalarının Türkiye ikinci el araç piyasasında şeffaflığı ve etkinliği artırarak alıcı ve satıcılara bilinçli kararlar alma ve rekabetçi fiyatlar belirleme konusunda önemli katkılar sağlayabileceğini göstermektedir.

Özet (Çeviri)

The automotive industry is experiencing steady growth alongside intense competition. Accurate pricing in the second-hand car market is crucial for both sellers and buyers. This study utilizes data from an online second-hand car sales platform to evaluate various machine learning models for predicting the prices of second-hand cars in Turkey. Several models were compared, including Linear Regression, Ridge, Lasso, Elastic Net, Decision Tree, Random Forest, and XGBoost, using a dataset of over 17,000 records with 25 attributes. The findings indicate that while Linear Regression provides a baseline, Ridge, Lasso, and Elastic Net improve accuracy by addressing multicollinearity. Tree-based methods, particularly XGBoost, yielded the best performance with an R-squared value of 93%. Additionally, the study compares a single model trained on all data versus models trained on specific brands and models. The results highlight the effectiveness of both approaches. This research demonstrates that machine learning algorithms can enhance transparency and efficiency in Turkey's second-hand car market, helping buyers and sellers make informed decisions and set competitive prices.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    1009391

    Tuş vuruşlarına dayalı kimlik doğrulama yöntemleri: Evrimi, zorlukları ve gelecek yönelimlerinin kapsamlı bir incelemesi

    Keystroke based authentication methods: A comprehensive review of evolution, challenges, and future directions

    NEBİL VURAL GÜNDOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Yönetim Bilişim SistemleriIşık Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BARIŞ ÇELİKTAŞ

  2. Tez No

    1017618

    Evaluating the effectiveness of earthquake evacuation training compared to traditional methods with a multiplayer serious game

    Çok oyunculu bir ciddi oyunun deprem tahliye eğitimindeki etkinliğinin geleneksel yöntemlerle karşılaştırmalı olarak incelenmesi

    BERFİN DENİZ ÇAKMAK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2026

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Oyun ve Etkileşim Teknolojileri Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)

    DOÇ. DR. AHMET GÜN

  3. Tez No

    931138

    Digitalization in construction claim management

    İnşaat hak talebi yönetiminde dijitalleşme

    NİL DENİZMEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. DENİZ ARTAN

  4. Tez No

    598403

    Music emotion recognition: A multimodal machine learning approach

    Müzik duygusu tanıma: Çok-modlu makine öğrenmesi yaklaşımı

    CEMRE GÖKALP

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilim ve TeknolojiSabancı Üniversitesi

    Yönetim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET ONUR DURAHİM

    DOÇ. ABDULLAH DAŞCI

  5. Tez No

    262597

    Promoting efl pre-service teachers' self-directed learning through electronic portfolios: A case study

    Elektronik portfolyolar ile yabancı diller eğitimi bölümündeki öğretmen adaylarının kendi kendine öğrenme becerilerinin desteklenmesi: Bir durum çalışması

    DİDEM AYAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    Eğitim ve ÖğretimOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Eğitim Bilimleri Bölümü

    DOÇ. DR. GÖLGE SEFEROĞLU

Geri Dön