Konut Fiyatları Tahmininde Makine Öğrenmesi Sınıflandırma Algoritmalarının Kullanılması: Kütahya Kent Merkezi Örneği
Using Machine Learning Classification Algorithms in Forecasting Housing Prices: The Case of Kutahya City Center
Yazar: Burhan, Hasan Arda
Dergi: Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi No. 76, 2023
Anahtar kelimeler: Housing prices,machine learning,decision trees,random forest,Kutahya ; Konut fiyatları,makine öğrenmesi,karar ağaçları,rastgele orman,Kütahya

Artan şehirleşme ve hızlı ekonomik gelişmeler konut piyasalarının büyümesine neden olmakta; bu bağlamda hem kentlere doğru göçün bir sonucu, hem de konutların yatırım ve servet koruma araçları olarak görülmeleri nedeniyle konut talebi de zaman içinde yükselmektedir. Öte yandan konut fiyatları birçok faktörden etkilenmekte olup, literatürde bunları içeren farklı modeller ve çeşitli yöntemler dâhilinde konut fiyat tahmin çalışmaları yapılmaktadır. Konut piyasalarının Türkiye’nin ekonomik büyüme araçlarından biri olarak taşıdığı öneme paralel olarak bu çalışmada Kütahya ili merkez ilçesinde hanehalkının büyük çoğunlukla ikamet ettiği 4 odalı (3+1) konut fiyatlarının sınıflandırma tahmini, konut fiyatlarını etkileyen çeşitli kriterler ve bunlara ilişkin verilerin yer aldığı bir modelin farklı makine öğrenmesi sınıflandırma algoritmalarında çalıştırılmasıyla gerçekleştirilmiştir. Analiz sonucunda Naive Bayes (NB) yöntemi dışındaki k-En Yakın Komşu (k-EYK), Karar Ağaçları (KA) ve Rastgele Orman (RO) algoritmaların doğruluk oranlarının %60 üzerinde olduğu, temel performans ölçütü olan AUC skorlarına göre ise en başarılı tahmin yönteminin RO ve bunu takiben k-EYK olduğu görüşmüştür. Sonuç olarak ele alınan değişkenler ve veri seti bağlamında söz konusu iki yöntemin Kütahya ili kent merkezindeki 4 odalı dairelerin konut fiyatlarının tahmininde başarılı sonuç verdiği görülmüştür.

The increasing urbanization and rapid economic development have led to growing housing markets. This has resulted in a rising demand for housing due to migration towards cities and the acceptance of housing as both an investment and a wealth protection tool. On the other hand, housing prices are affected by many factors, thereby studies on housing price forecasts are carried out within the scope of different models and various methods. In line with the significant importance of housing markets as one of Turkey's economic growth tools, this study includes the forecast of the classification of 4-bedroom (3+1) housing prices in the central district of Kütahya province. The dataset used includes various criteria that affect housing prices, and different machine learning classification algorithms that are utilized. As a result, it is seen that the accuracy rates of the k-Nearest Neighbor (k-NN), Decision Trees (DT) and Random Forest (RF) algorithms were above 60%.  As the main performance criterion, the AUC scores yielded that the most successful classification forecast is acquired by the RF algorithm, which is followed by the k-NN. In the context of the variables and data set included in this study, it was seen that successful outcomes in the classification forecasts of 4-bedroom apartments’ housing prices in the city center of Kütahya were obtained by these two methods.