Makine öğrenmesi yaklaşımlarından random forest regressor (RF) ve decision tree regressor (DT) modellerinin akıllı telefon fiyatlarında karşılaştırmalı analizi
Comparative analysis of random forest regressor (RF) and decision tree regressor (DT) models from machine learning approaches on smartphone prices
Yazar: RABİA KÜTÜK
Danışman: PROF. DR. BURHAN PEKTAŞ
Üsküdar Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Bu tez, TrendyolSmartPhone veri kümesine odaklanarak, makine öğrenmesi metodolojileri yoluyla cep telefonu fiyat tahmininin kapsamlı bir incelemesini sunmaktadır. Çalışmada veri kümesine makine öğrenimi algoritmalarından Rastgele Orman (RF) ve Karar Ağaçları (DT) modelleri ayrı ayrı kullanılarak sonuçları karşılaştırılmıştır.
Hedeflenen temizleme, homojenleştirme ve kategorik değişkenlerin sayısallaştırılması dahil olmak üzere kapsamlı veri ön işlemesi, fiyat tahmini için Random Forest Regressor and Decision Tree Regressor modellerinin başarılı bir şekilde uygulanmasına zemin hazırlamaktadır. Ekran boyutları ve işletim sistemleri gibi temel özelliklerin görselleştirilmesi, bunların cep telefonu fiyatları üzerindeki etkilerine ilişkin ayrıntılı bilgiler sunmaktadır. Tez, cep telefonu fiyat tahminine ilişkin literatüre katkıda bulunarak ve sürekli iyileştirme ihtiyacını vurgulayarak sonuçlanmaktadır.
Öneriler arasında daha büyük veri kümelerinin araştırılması, daha kapsamlı hiperparametre ayarı, çeşitli makine öğrenmesi ile derin öğrenme mimarilerinin araştırılması ve ticari ve endüstriyel bağlamlarda pratik uygulamalar yer almıştır. Bu araştırma, cep telefonu fiyatlandırma stratejileri ve karar verme süreçleri alanını ilerletmeyi amaçlayan gelecekteki çalışmalar için temel bir çerçeve sunmaktadır. Model performansını artırmak ve karşılaştırmalı analizlerin kapsamını genişletmek için daha büyük ve daha çeşitli veri kümelerinin toplanması zorunluluğuna vurgu yapılmaktadır.

Abstract:
This thesis presents a comprehensive examination of smartphone price prediction through machine learning methodologies, focusing on the TrendyolSmartPhone dataset. In the study, the dataset was analyzed using Random Forest (RF) and Decision Tree (DT) models, and their results were compared.
Extensive data preprocessing, including targeted cleaning, homogenization and quantification of categorical variables, paves the way for the successful application of Random Forest Regressor and Decision Tree Regressor models for price prediction.
Visualization of key features such as screen sizes and operating systems provides
detailed insights into their impact on smartphone prices. The thesis concludes by
contributing to the literature on smartphone price prediction and emphasizing the need
for continuous improvement.
Recommendations include exploration of larger datasets, more comprehensive hyperparameter tuning, exploration of various deep learning architectures, and practical applications in commercial and industrial contexts. This research provides a basic framework for future studies aimed at advancing the field of mobile phone pricing strategies and decision-making processes. Emphasis is placed on the need to collect larger and more diverse datasets to improve model performance and expand the scope of comparative analyses.