Makine öğrenmesi yöntemleri ile ikinci el araçlarda fiyat tahmini
Price forecasting for used cars with machine learning methods
Yazar: ESRA DERE
Danışman: DOÇ. DR. MUSTAFA CEM KASAPBAŞI
İstanbul Ticaret Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Son yıllarda ikinci el araçların pazar hacmi artmıştır. Bu pazarda satıcı ve alıcı için
doğru fiyatlandırma oldukça önemlidir. Son kullanıcı veya kurumlar için ikinci el 
araç değerlemesine ya da kiralanmasında yardımcı olacak sistemsel bir yapıya 
ihtiyaç bulunmaktadır. Kurulacak bu yapıyla hem araç alacak olan hem de aracını 
satacak olan kullanıcı, kilometresi, kaza kaydı, kasa tipi, benzin tipi, ağır hasar 
kaydı gibi fiyata etki edecek özelliklerine göre fiyat çıkarabilir. Bu çalışmada ilgili 
ikinci el araç ilanların yer aldığı sitelerden Selenium test aracı ile 13.000 üzerinde 
veri toplanmış ve bu veriler üzerinde veri önişleme (temizleme, dönüştürme vs.) 
adımları uygulanmıştır. Makine öğrenme teknikleri KNIME Analytics Platform 
veri madenciliği programının 4.7.3 sürümünde uygulanarak ikinci el araç fiyatı 
tahmin edilmeye çalışılmış ve sonuçlar birbiriyle karşılaştırılmıştır. Performans 
ölçülürken R² kullanılmıştır. Doğrusal (Linear) regresyon 0,71 R², Rastgele 
Orman (Random Forest) 0,85 R², Gradyan artırıcı (GBoosted) 0,83 R², ağaç
topluluğu (Tree Ensemble) 0,85 R² ve yapay sinir ağları (Artificial Neural 
Network) 0,72 R² tahmin oranları elde edilmiştir. Elde edilen sonuçlarda en 
düşük tahmin başarısı doğrusal (linear) regresyon, en yüksek başarılı tahmin 
algoritması 0,85 R² ile rastgele orman algoritması olmuştur.

Abstract:
The market volume of second-hand vehicles has increased in recent years. In this 
market, accurate pricing is very important for the seller and the buyer. There is a 
need for a systematic structure that will help end-users or institutions in the 
valuation or leasing of second-hand vehicles. With this structure to be 
established, both the user who will buy a vehicle and the user who will sell his 
vehicle can make a price according to the features that will affect the price such 
as mileage, accident record, body type, gasoline type, heavy damage record. In 
this study, over 13,000 data were collected from the relevant used car classifieds 
websites with the Selenium test tool and data preprocessing (cleaning, 
transformation, etc.) steps were applied on this data. Machine learning 
techniques were applied in version 4.7.3 of the KNIME Analytics Platform data 
mining program to predict the used car price and the results were compared with 
each other. R² was used to measure performance. Linear regression 0.71 R², 
Random Forest 0.85 R², Gradient Boosted 0.83 R², Tree Ensemble 0.85 R² and 
Artificial Neural Network 0.72 R² prediction rates were obtained. In the results 
obtained, the lowest prediction success was linear regression and the highest 
successful prediction algorithm was the random forest algorithm with 0.85 R².