Bir yatırım aracı olan konutların satışında, değerlemenin yüzlerce parametreye bağlı olması ve fiyatının belirlenmesinde kesin bir formülünün bulunmaması nedeniyle objektif bir değerleme yapılamamaktadır. Konutlara ait çok fazla parametreyi dikkate alarak tahmini rayiç fiyatın belirlenmesinde, teknolojinin gelişmesiyle birlikte yapay zekâ yöntemlerinden biri olan yapay sinir ağlarının (YSA) kullanımı cazip bir öneri olarak gözükmektedir. Bu çalışma ile Ankara'nın Keçiören ilçesinin farklı mahallelerinde, bir e-ticaret sitesinde ilan edilmiş toplam 149 adet satılık konutun rayiç değerinin belirlenmesinde etkili olan 11 adet parametre ile YSA modelleri oluşturularak yapılmış olan mevcut bir çalışmadaki sayısallaştırma değerleri yeniden düzenlenmiş, farklı YSA modelleri oluşturulmuştur. Sonuç olarak, konut rayiç fiyatlarının belirlenmesinde, ortalama hatanın karesi (MSE) 0.000432, regresyon (R) %95.10 ve doğruluk oranı %93.02 ile seçilen bu YSA mimarisinin başarılı sonuçlar verdiği görülmüştür.
In the sale of houses, which is an investment instrument, an objective valuation cannot be made due to the fact that the valuation depends on hundreds of parameters and there is no exact formula for determining the price. The use of artificial neural networks (ANN), which is one of the artificial intelligence methods with the development of technology, seems to be an attractive suggestion in determining the estimated fair price by considering too many parameters of the houses. In this study, the quantification values in an existing study were rearranged and different ANN models were created by creating ANN models with 11 parameters that are effective in determining the fair value of a total of 149 houses for sale advertised on an e-commerce website in different neighborhoods of Keçiören district of Ankara. As a result, it has been seen that with the mean square error (MSE) 0.000432, the regression (R) %95.10 and the accuracy rate %93.02, this chosen ANN architecture gave successful results in determining the fair values of the houses.
Primary Language | Turkish |
---|---|
Subjects | Engineering |
Journal Section | Research Articles |
Authors | |
Early Pub Date | June 21, 2023 |
Publication Date | June 30, 2023 |
Published in Issue | Year 2023 Volume: 5 Issue: 1 |