Makine Öğrenmesi, Veri Madenciliği ve Veri Manipülasyon Yöntemleri Kullanılarak Ev Fiyat Tahmini

Bu projede Makine öğrenmesi, veri madenciliği ve veri manipülasyon teknikleri kullanılarak ev fiyat tahmini gerçekleştirebilen modeller geliştirilmiştir.

Öncelikle veri madenciliği yöntemiyle hepsiemlak.com sitesinden veri çekilmiş, veri manipülasyon yöntemi ile gerekli ve gereksiz veri ayrımı yapılmış, son olarak veri setini model eğitmeye hazır hale getirdikten sonra modeller geliştirilmiştir.

Veri Madenciliği

veri_madenciligi.ipynb dosyasında veri madenciliği yöntemleriyle İstanbul'daki ev ilanları bilgileri çekilerek bir dataframe oluşturulmuştur.

Veri Manipülasyonu

veri_manipülasyon.ipynb dosyasında veri madenciliği ile ham şekilde oluşturulan veri seti üzerinde bir takım işlemler uygulanarak model oluşturmaya hazır hale getirilmiştir.

Dosya Yükleme

Projeyi git ile yükleme

  git clone https://github.com/VuralBayrakli/veri_madenciligi_veri_manipulasyonu_ile_ev_tahmin_sistemi.git

Lineer Regresyon Modeli Oluşturma

Linner Regresyon Modelinin Performansı

Lineer Regresyon Modeli Tahmin ve Gerçek Değerler Karşılaştırması

Lineer Regresyon Modeli ile Tahmin Yapma

Rasgele Orman Modeli Oluşturma

Rasgele Orman Modelinin Performansı

Rasgele Orman Modeli Tahmin ve Gerçek Değerler Karşılaştırması

Rasgele Orman Modeli Özelliklerin Önem Dereceleri

Rasgele Orman Modeli ile Tahmin Yapma

XGBoost Modeli Oluşturma

XGBoost Modelinin Performansı

XGBoost Modeli Tahmin ve Gerçek Değerler Karşılaştırması

XGBoost Modeli Özelliklerin Önem Dereceleri

XGBoost Modeli ile Tahmin Yapma