Yazar "Ünsal, Erkan" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 1 / 1
  • Küçük Resim
    Öğe
    Elmas fiyat tahmini için makine öğrenmesi yöntemlerinin incelenmesi
    (Selçuk Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2025) Ünsal, Erkan; Kahramanlı, Örnek, Humar
    Başta mücevherat olmak üzere birçok alanda çeşitli amaçlar için kullanılan elmasın, karmaşık bir fiyatlandırma sistemine sahip olması elmas ticaretinde sorunlara yol açmaktadır. Bu kapsamda, farklı kodlama ve normalizasyon tekniklerinin uygulandığı çeşitli veri ön işleme adımlarından geçirilerek elde edilen 4 değişik veri setiyle özgün makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak elmas fiyat tahmini yapılmaktadır. Elmas fiyat tahmininde kullanılan doğrusal (linear), k-en yakın komşu (k-nearest neighbors), destek vektör (support vector), karar ağacı (decision tree), rastgele orman (random forest), aşırı gradyan güçlendirme (extreme gradient boosting) ve çok katmanlı algılayıcı (multi-layer perceptron) yöntemlerinin performansları, yaygın olarak kullanılan MAE (Ortalama Mutlak Hata (Mean Absolute Error)), WMAE (Ağırlıklı Ortalama Mutlak Hata (Weighted Mean Absolute Error)), MSE (Ortalama Kare Hata (Mean Squared Error)), RMSE (Karekök Ortalama Kare Hata (Root Mean Squared Error)), R2 (R-Kare (R-Squared), Belirlilik Katsayısı (Coefficient of Determination)), MAPE (Ortalama Mutlak Yüzde Hata (Mean Absolute Percentage Error)) ve çalışmada geliştirilen yenilikçi metrikler QMAE (Kantil Ortalama Mutlak Hata (Quantile Mean Absolute Error)), AMAE (Asimetrik Ortalama Mutlak Hata (Asymmetric Mean Absolute Error)), QMAPE (Kantil Ortalama Mutlak Yüzde Hata (Quantile Mean Absolute Percentage Error)), AMAPE (Asimetrik Ortalama Mutlak Yüzde Hata (Asymmetric Mean Absolute Percentage Error)), MPAE (Ortalama Orantılı Mutlak Hata (Mean Proportion Absolute Error)), QMPAE (Kantil Ortalama Orantılı Mutlak Hata (Quantile Mean Proportion Absolute Error)), AMPAE (Asimetrik Ortalama Orantılı Mutlak Hata (Asymmetric Mean Proportion Absolute Error)) ile karşılaştırmalı olarak incelenmektedir. Bu incelemeler sonucunda, en uygun yöntemin belirlenmesi ve geliştirilen yenilikçi metriklerin geniş kullanım alanlarına sunulması hedeflenmektedir.