@article{article_1747075, title={Türkiye’nin İllere Göre Konut Satış Miktarının Sinir Ağları Yöntemiyle İncelenmesi}, journal={Yalova Sosyal Bilimler Dergisi}, volume={15}, pages={229–245}, year={2025}, DOI={10.17828/yalovasosbil.1747075}, author={Ünal, Şeyma Nur}, keywords={Makro İktisat, Konut Satışı, Yapay Zekâ, Makine Öğrenimi, Yapay Sinir Ağları}, abstract={Konut sektörü bir ülkenin sosyal ve ekonomik kalkınmasında çok önemli bir rol oynamaktadır. Sektör, istihdam, tasarruf, yatırım ve işgücü verimliliği gibi başlıca makroekonomik göstergeler üzerindeki etkisiyle ekonomik büyüme ve kalkınmaya katkıda bulunmaktadır. Bilişim teknolojisinin ilerlemesiyle birlikte, makine öğreniminin konut sektöründe, özellikle de konut satış analizi için uygulanması giderek daha önemli hale gelmiştir. Bu araştırma illere göre konut satış miktarını Yapay Sinir Ağları (YSA) yöntemiyle analiz etmeyi amaçlamaktadır. Kullanılan veriler, sanayi üretim endeksi, tüketici güven endeksi, inşaat güven endeksi, ekonomik güven endeksi, döviz kurudur ve illere göre konut satış miktarıdır. Algoritmaların analizi, her iki algoritmanın performans test sonuçlarının Ortalama Karesel Hata (OKH), Kök Ortalama Karesel Hata (KOKH) ve R-Kare (R2) gibi regresyon modelleri için performans metrikleri kullanılarak karşılaştırılmasıyla gerçekleştirilir. Ek olarak, bu araştırma eğitim, doğrulama ve test verileri arasında hangi veri oranının en iyi sonuçları verdiğini analiz eder. Araştırma bulguları, OKH 0.0011 ve KOKH 0.0331 değerleri performans ölçütü ileri beslemeli sinir ağının 10-2 ağa sahip modelin YSA içinde en iyi performansı ürettiğini göstermektedir.}, number={2}, publisher={Yalova Üniversitesi}