Bayes toplamsal regresyon ağaçlarının otomobil fiyatları üzerine bir uygulaması
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İSTATİSTİK ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2024
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: ALEYNA ALTUNTAŞ ARABOĞLU
Danışman: Gülhayat Gölbaşı Şimşek
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Ağaç topluluğu algoritmaları, çok çeşitli regresyon ve sınıflandırma problemleri için yüksek tahmin doğruluğu üretme yeteneklerinden dolayı makine öğreniminin ön saflarında ortaya çıkmıştır. Rastgele ormanlar gibi sınıflandırmaya dayalı algoritmalar, verilere uyum sağlamak için algoritmik prosedürlere dayanır. Buna karşılık, Bayes Toplamsal Regresyon Ağaçları (Bayesian Additive Regression Trees (BART)) gibi daha yeni algoritmalar, uyumları oluşturmak için temel bir Bayesci olasılık modeline odaklanır. Bu tezin amacı BART modeli ile otomobillerin birtakım özelliklerinin fiyat üzerindeki etkisinin tahmin edilmesidir. Çalışmanın ilk bölümünde, Bayesci yaklaşım ayrıntılı olarak ele alınmaktadır. Önsel dağılım ve türleri tanıtılıp sonsal dağılımdan ve yöntemlerinden bahsedilmektedir. Bayesci yaklaşımlara vurgu yapılarak BART algoritmaları için metodolojik gelişmelere odaklanılmaktadır. Çalışmanın ikinci bölümünde, sınıflandırmaya dayalı regresyon ağaçlarından Sınıflama ve Regresyon Ağaçları (Classification and Regression Trees (CART)) modeline odaklanılmaktadır. Bu iki model hakkında bilgi verildikten sonra otomobil verisi üzerinde regresyon ağacı (regression tree), rastgele orman (random forest) ve BART algoritmaları uygulanarak otomobillerin fiyatlarının belirlenmesinde hangi özelliklerin etkili olduğu tahmin edilmektedir. Bu üç algoritmanın performans ölçüm sonuçlarına göre ikinci el otomobil fiyatı üzerinde önemli etkiye sahip değişkenleri belirlemede en iyi performansı BART algoritması göstermektedir. Otomobillerin marka kilometre, yaş, genişlik, ağırlık, yükseklik, uzunluk, hızlanma, azami hız, ortalama yakıt tüketimi, bagaj kapasitesi, tork, vites, renk, kasa tipi, motor hacmi özelliklerinin yanı sıra iç-dış ve teknik donanımlarından park sensörü, sis farı, start stop, usb bağlantısı, mesafe takip sistemi, Bluetooth, gündüz sürüş farları, hıza duyarlı direksiyon, adaptif far, elektrikli sürücü koltuğu ve yokuş kalkış desteği değişkenlerinin de fiyat üzerinde etkisi olduğu sonucuna varılmaktadır.