Hiper-optimize edilmiş makine öğrenim teknikleri ile taşınmaz değerlemesi, Yozgat kenti örneği
Real estate valuation with hyper-optimized machine learning techniques, Yozgat city example
Yazar: ABDULBAKİ HAZER
Danışman: DOÇ. DR. ASLI BOZDAĞ ; DOÇ. DR. ÜMİT HALUK ATASEVER
Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Jeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry

Özet:
Toplu Taşınmaz Değerlemede (TTD), Makine Öğrenim Teknikleriyle gelişmiş tahmin 
yöntemlerinden yararlanılarak bilimsel, doğru ve hızlı sonuçlar elde edilmektedir. 
Makine Öğrenimi, Coğrafi Bilgi Sistemi (CBS) ortamında düzenlenen verilerin analiz 
edilerek konut fiyat değerini tahmin etmede doğru karar vermeyi sağlamaktadır. Bu 
çalışmanın amacı; küçük ölçekli kentler sınıfındaki Yozgat kentinde Bayes Tekniği ile 
Hiper-Optimize Edilmiş Makine Öğrenimi Teknikleri sayesinde değer tahminleri 
oluşturmaktır. Bu kapsamda regresyon yöntemleri ile 2022 ve 2023 yıllarına ait taşınmaz 
verileri üzerinde toplu taşınmaz değerleme gerçekleştirilmiştir. Uygulamada eğitim verisi 
sonuçlarına göre Çekirdek regresyonu, test verisi sonuçlarına göre ise Topluluk 
regresyonu en başarılı sonuçları sağlamıştır. Çalışma, kentin bütününde bir toplu 
değerleme yapılması ve büyük bir değerleme sahası içinde bölgesel eşitsizliklere rağmen 
konut fiyat tahmin doğruluğunun metriklere göre başarılı sonuçlar elde etmesiyle 
literatürden farklılaşmaktadır. Elde edilen sonuçlar, heterojen özellikler taşıyan bir 
değerleme alanı için çalışmanın konut fiyat tahmin sonuçlarının belirlenmesinde başarılı 
bir yaklaşım olduğunu göstermektedir.

Anahtar Sözcükler: TTD, Değerleme Yöntemleri ve Kriterleri, CBS, Makine Öğrenimi Teknikleri, 
Hiperparametre Optimizasyonu, Bayes Tekniği

Abstract:
Scientific, accurate and fast results are obtained by utilising advanced estimation methods 
with Machine Learning Techniques in Mass Real Estate Valuation (MRV). Machine 
Learning provides the right decision making in estimating the house price value by 
analysing the data arranged in the Geographical Information System (GIS) environment. 
The aim of this study is to create value estimates in Yozgat city, which is classified as 
small-scale cities, by using Bayesian Technique and Hyper-Optimised Machine Learning 
Techniques. In this context, collective real estate valuation was carried out on real estate 
data for the years 2022 and 2023 with regression methods. In the application, the Core 
regression provided the most successful results according to the training data results and 
the Ensemble regression provided the most successful results according to the test data 
results. The study differs from the literature by performing a collective valuation in the 
whole city and obtaining successful results in terms of house price prediction accuracy 
according to metrics despite regional disparities in a large valuation area. The results 
obtained show that the study is a successful approach in determining house price 
prediction results for a valuation area with heterogeneous characteristics.

Keywords: MRV, Valuation Methods and Criteria, Machine Learning Techniques, Hyperparameter 
Optimisation, Bayesian Technique