Pırlanta fiyat tahmini için regresyon modellerinin karşılaştırmalı analizi
Bilişim dünyasındaki gelişmeler ve artan veri hacmi ve çeşitliliği ile birlikte, hayatımıza büyük veri kavramı girmiş ve beraberinde birçok zorluğu da peşinde getirmiştir. Verinin işlenebilirliği büyük bir önem kazanmış ve güncel kullanılan bazı veri işleme yöntemlerinin performansı yetersiz gelmeye...
Gespeichert in:
Veröffentlicht in: | Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi mühendislik bilimleri dergisi 2022-07 |
---|---|
Hauptverfasser: | , |
Format: | Artikel |
Sprache: | tur |
Online-Zugang: | Volltext |
Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
container_end_page | |
---|---|
container_issue | |
container_start_page | |
container_title | Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi mühendislik bilimleri dergisi |
container_volume | |
creator | ASİL, Merve IŞIKLAR ALPTEKİN, Gülfem |
description | Bilişim dünyasındaki gelişmeler ve artan veri hacmi ve çeşitliliği ile birlikte, hayatımıza büyük veri kavramı girmiş ve beraberinde birçok zorluğu da peşinde getirmiştir. Verinin işlenebilirliği büyük bir önem kazanmış ve güncel kullanılan bazı veri işleme yöntemlerinin performansı yetersiz gelmeye başlamıştır. Büyük veri analizinde yapay zekâ ve makine öğrenmesi teknikleri kullanılarak bu sorunlar çözülmeye çalışılmakta ve gün geçtikçe daha etkin çözümler bulan algoritmalar önerilmeye devam edilmektedir. Bu çalışmanın amacı, iyi bilinen ve sıklıkla kullanılan regresyon algoritmalarını bir veri kümesi üzerinde çalıştırmak ve performans sonuçlarını karşılaştırmalı olarak sunmaktır. Makalede pırlantaların kesimi, rengi, berraklığı ve fiyatı gibi özellikleri barındıran açık bir veri kümesi kullanılmıştır. Verilerin ön işlemesi yapılmış, tanımlayıcı analiz gerçekleştirilmiş ve fiyatlarının tahmini için 12 farklı regresyon modeli, hem ilkel hem de optimize edilmiş halleriyle çalıştırılmıştır. Algoritmalar RMSE (Root Mean Squared Error) değerlerine göre karşılaştırılmış ve sonuçlar yorumlanmıştır. |
doi_str_mv | 10.28948/ngumuh.1088916 |
format | Article |
fullrecord | <record><control><sourceid>crossref</sourceid><recordid>TN_cdi_crossref_primary_10_28948_ngumuh_1088916</recordid><sourceformat>XML</sourceformat><sourcesystem>PC</sourcesystem><sourcerecordid>10_28948_ngumuh_1088916</sourcerecordid><originalsourceid>FETCH-LOGICAL-c816-778f5cfa9c2d0f58593dd5a55919483f7d40b6491a906ea097b180012f5137b63</originalsourceid><addsrcrecordid>eNpNkL9qwzAYxEVpoSHN3FUv4OSTbcnSWEL_QaAtZDefbSlRK8tFdob0ZTJ29jPUea-aJkOnOzju4H6E3DKYx1KlcuE3u3q3nTOQUjFxQSYxF2kkBPDLf_6azNr2HQBiBSzl6YS8vQ59cOg7pMbusaMdbmvrLbU_39bToDdBt_vG07qptHM6jJmnHxiOh6F3eDx0Y79GN_QUPTr7ZW_IlUHX6tlZp2T9cL9ePkWrl8fn5d0qKiUTUZZJw0uDqowrMFxylVQVR84VG-8kJqtSKESqGCoQGkFlBZMALDacJVkhkilZnGbL0LRt0Cb_DLbGsM8Z5H9M8hOT_Mwk-QVsoluY</addsrcrecordid><sourcetype>Aggregation Database</sourcetype><iscdi>true</iscdi><recordtype>article</recordtype></control><display><type>article</type><title>Pırlanta fiyat tahmini için regresyon modellerinin karşılaştırmalı analizi</title><source>Directory of Open Access Journals</source><creator>ASİL, Merve ; IŞIKLAR ALPTEKİN, Gülfem</creator><creatorcontrib>ASİL, Merve ; IŞIKLAR ALPTEKİN, Gülfem</creatorcontrib><description>Bilişim dünyasındaki gelişmeler ve artan veri hacmi ve çeşitliliği ile birlikte, hayatımıza büyük veri kavramı girmiş ve beraberinde birçok zorluğu da peşinde getirmiştir. Verinin işlenebilirliği büyük bir önem kazanmış ve güncel kullanılan bazı veri işleme yöntemlerinin performansı yetersiz gelmeye başlamıştır. Büyük veri analizinde yapay zekâ ve makine öğrenmesi teknikleri kullanılarak bu sorunlar çözülmeye çalışılmakta ve gün geçtikçe daha etkin çözümler bulan algoritmalar önerilmeye devam edilmektedir. Bu çalışmanın amacı, iyi bilinen ve sıklıkla kullanılan regresyon algoritmalarını bir veri kümesi üzerinde çalıştırmak ve performans sonuçlarını karşılaştırmalı olarak sunmaktır. Makalede pırlantaların kesimi, rengi, berraklığı ve fiyatı gibi özellikleri barındıran açık bir veri kümesi kullanılmıştır. Verilerin ön işlemesi yapılmış, tanımlayıcı analiz gerçekleştirilmiş ve fiyatlarının tahmini için 12 farklı regresyon modeli, hem ilkel hem de optimize edilmiş halleriyle çalıştırılmıştır. Algoritmalar RMSE (Root Mean Squared Error) değerlerine göre karşılaştırılmış ve sonuçlar yorumlanmıştır.</description><identifier>ISSN: 2564-6605</identifier><identifier>EISSN: 2564-6605</identifier><identifier>DOI: 10.28948/ngumuh.1088916</identifier><language>tur</language><ispartof>Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi mühendislik bilimleri dergisi, 2022-07</ispartof><lds50>peer_reviewed</lds50><oa>free_for_read</oa><woscitedreferencessubscribed>false</woscitedreferencessubscribed><cites>FETCH-LOGICAL-c816-778f5cfa9c2d0f58593dd5a55919483f7d40b6491a906ea097b180012f5137b63</cites></display><links><openurl>$$Topenurl_article</openurl><openurlfulltext>$$Topenurlfull_article</openurlfulltext><thumbnail>$$Tsyndetics_thumb_exl</thumbnail><link.rule.ids>314,780,784,864,27924,27925</link.rule.ids></links><search><creatorcontrib>ASİL, Merve</creatorcontrib><creatorcontrib>IŞIKLAR ALPTEKİN, Gülfem</creatorcontrib><title>Pırlanta fiyat tahmini için regresyon modellerinin karşılaştırmalı analizi</title><title>Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi mühendislik bilimleri dergisi</title><description>Bilişim dünyasındaki gelişmeler ve artan veri hacmi ve çeşitliliği ile birlikte, hayatımıza büyük veri kavramı girmiş ve beraberinde birçok zorluğu da peşinde getirmiştir. Verinin işlenebilirliği büyük bir önem kazanmış ve güncel kullanılan bazı veri işleme yöntemlerinin performansı yetersiz gelmeye başlamıştır. Büyük veri analizinde yapay zekâ ve makine öğrenmesi teknikleri kullanılarak bu sorunlar çözülmeye çalışılmakta ve gün geçtikçe daha etkin çözümler bulan algoritmalar önerilmeye devam edilmektedir. Bu çalışmanın amacı, iyi bilinen ve sıklıkla kullanılan regresyon algoritmalarını bir veri kümesi üzerinde çalıştırmak ve performans sonuçlarını karşılaştırmalı olarak sunmaktır. Makalede pırlantaların kesimi, rengi, berraklığı ve fiyatı gibi özellikleri barındıran açık bir veri kümesi kullanılmıştır. Verilerin ön işlemesi yapılmış, tanımlayıcı analiz gerçekleştirilmiş ve fiyatlarının tahmini için 12 farklı regresyon modeli, hem ilkel hem de optimize edilmiş halleriyle çalıştırılmıştır. Algoritmalar RMSE (Root Mean Squared Error) değerlerine göre karşılaştırılmış ve sonuçlar yorumlanmıştır.</description><issn>2564-6605</issn><issn>2564-6605</issn><fulltext>true</fulltext><rsrctype>article</rsrctype><creationdate>2022</creationdate><recordtype>article</recordtype><recordid>eNpNkL9qwzAYxEVpoSHN3FUv4OSTbcnSWEL_QaAtZDefbSlRK8tFdob0ZTJ29jPUea-aJkOnOzju4H6E3DKYx1KlcuE3u3q3nTOQUjFxQSYxF2kkBPDLf_6azNr2HQBiBSzl6YS8vQ59cOg7pMbusaMdbmvrLbU_39bToDdBt_vG07qptHM6jJmnHxiOh6F3eDx0Y79GN_QUPTr7ZW_IlUHX6tlZp2T9cL9ePkWrl8fn5d0qKiUTUZZJw0uDqowrMFxylVQVR84VG-8kJqtSKESqGCoQGkFlBZMALDacJVkhkilZnGbL0LRt0Cb_DLbGsM8Z5H9M8hOT_Mwk-QVsoluY</recordid><startdate>20220718</startdate><enddate>20220718</enddate><creator>ASİL, Merve</creator><creator>IŞIKLAR ALPTEKİN, Gülfem</creator><scope>AAYXX</scope><scope>CITATION</scope></search><sort><creationdate>20220718</creationdate><title>Pırlanta fiyat tahmini için regresyon modellerinin karşılaştırmalı analizi</title><author>ASİL, Merve ; IŞIKLAR ALPTEKİN, Gülfem</author></sort><facets><frbrtype>5</frbrtype><frbrgroupid>cdi_FETCH-LOGICAL-c816-778f5cfa9c2d0f58593dd5a55919483f7d40b6491a906ea097b180012f5137b63</frbrgroupid><rsrctype>articles</rsrctype><prefilter>articles</prefilter><language>tur</language><creationdate>2022</creationdate><toplevel>peer_reviewed</toplevel><toplevel>online_resources</toplevel><creatorcontrib>ASİL, Merve</creatorcontrib><creatorcontrib>IŞIKLAR ALPTEKİN, Gülfem</creatorcontrib><collection>CrossRef</collection><jtitle>Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi mühendislik bilimleri dergisi</jtitle></facets><delivery><delcategory>Remote Search Resource</delcategory><fulltext>fulltext</fulltext></delivery><addata><au>ASİL, Merve</au><au>IŞIKLAR ALPTEKİN, Gülfem</au><format>journal</format><genre>article</genre><ristype>JOUR</ristype><atitle>Pırlanta fiyat tahmini için regresyon modellerinin karşılaştırmalı analizi</atitle><jtitle>Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi mühendislik bilimleri dergisi</jtitle><date>2022-07-18</date><risdate>2022</risdate><issn>2564-6605</issn><eissn>2564-6605</eissn><abstract>Bilişim dünyasındaki gelişmeler ve artan veri hacmi ve çeşitliliği ile birlikte, hayatımıza büyük veri kavramı girmiş ve beraberinde birçok zorluğu da peşinde getirmiştir. Verinin işlenebilirliği büyük bir önem kazanmış ve güncel kullanılan bazı veri işleme yöntemlerinin performansı yetersiz gelmeye başlamıştır. Büyük veri analizinde yapay zekâ ve makine öğrenmesi teknikleri kullanılarak bu sorunlar çözülmeye çalışılmakta ve gün geçtikçe daha etkin çözümler bulan algoritmalar önerilmeye devam edilmektedir. Bu çalışmanın amacı, iyi bilinen ve sıklıkla kullanılan regresyon algoritmalarını bir veri kümesi üzerinde çalıştırmak ve performans sonuçlarını karşılaştırmalı olarak sunmaktır. Makalede pırlantaların kesimi, rengi, berraklığı ve fiyatı gibi özellikleri barındıran açık bir veri kümesi kullanılmıştır. Verilerin ön işlemesi yapılmış, tanımlayıcı analiz gerçekleştirilmiş ve fiyatlarının tahmini için 12 farklı regresyon modeli, hem ilkel hem de optimize edilmiş halleriyle çalıştırılmıştır. Algoritmalar RMSE (Root Mean Squared Error) değerlerine göre karşılaştırılmış ve sonuçlar yorumlanmıştır.</abstract><doi>10.28948/ngumuh.1088916</doi><oa>free_for_read</oa></addata></record> |
fulltext | fulltext |
identifier | ISSN: 2564-6605 |
ispartof | Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi mühendislik bilimleri dergisi, 2022-07 |
issn | 2564-6605 2564-6605 |
language | tur |
recordid | cdi_crossref_primary_10_28948_ngumuh_1088916 |
source | Directory of Open Access Journals |
title | Pırlanta fiyat tahmini için regresyon modellerinin karşılaştırmalı analizi |
url | https://sfx.bib-bvb.de/sfx_tum?ctx_ver=Z39.88-2004&ctx_enc=info:ofi/enc:UTF-8&ctx_tim=2024-12-25T06%3A34%3A57IST&url_ver=Z39.88-2004&url_ctx_fmt=infofi/fmt:kev:mtx:ctx&rfr_id=info:sid/primo.exlibrisgroup.com:primo3-Article-crossref&rft_val_fmt=info:ofi/fmt:kev:mtx:journal&rft.genre=article&rft.atitle=P%C4%B1rlanta%20fiyat%20tahmini%20i%C3%A7in%20regresyon%20modellerinin%20kar%C5%9F%C4%B1la%C5%9Ft%C4%B1rmal%C4%B1%20analizi&rft.jtitle=Ni%C4%9Fde%20%C3%96mer%20Halisdemir%20%C3%9Cniversitesi%20m%C3%BChendislik%20bilimleri%20dergisi&rft.au=AS%C4%B0L,%20Merve&rft.date=2022-07-18&rft.issn=2564-6605&rft.eissn=2564-6605&rft_id=info:doi/10.28948/ngumuh.1088916&rft_dat=%3Ccrossref%3E10_28948_ngumuh_1088916%3C/crossref%3E%3Curl%3E%3C/url%3E&disable_directlink=true&sfx.directlink=off&sfx.report_link=0&rft_id=info:oai/&rft_id=info:pmid/&rfr_iscdi=true |