One of the most basic human needs is the need for shelter. Since ancient times, people have been looking for a house that is both safe and affordable. However, in modern times, although safety is no longer an issue, the definition of an affordable house has changed. In the past, affordability did not depend on many parameters as it does today. However, today, this definition depends on different features, such as the location of the house, the year of construction, the number of rooms, etc. These features affect the level of affordability, and consequently the price of the house. Since houses are also used as an investment option, correct estimation of house prices is an important issue. The determination of features that have a significant impact on the price of a house is a subjective notion and, therefore, requires an objective approach. Thanks to technological developments, Artificial Intelligence algorithms remove the human factor in most of the decision-making processes. In this study, a naive approach was proposed to estimate house prices by selecting the most effective features of a house (https://github.com/OmerMintemur/Feature-Elimination-Using-GA.). To select the most effective features, Genetic Algorithm approach was utilized. For estimation, LightGBM was used. The AmesHouse data set was used for the experiments. The results suggested that the proposed method both reduced the features and produced lower estimation errors than other proposed methods that used the same dataset.
İnsanın en temel ihtiyaçlarından biri barınma ihtiyacıdır. Antik çağlardan beri insanlar hem güvenli hem de uygun fiyatlı bir ev arıyorlardı. Ancak modern zamanlarda güvenlik artık bir sorun olmasa da uygun fiyatlı evin tanımı değişti. Geçmişte, uygun fiyat bugün olduğu gibi pek çok parametreye bağlı değildi. Ancak günümüzde bu tanım evin konumu, yapım yılı, oda sayısı gibi farklı özelliklere göre değişmektedir. Bu özellikler evin satın alınabilirlik düzeyini ve dolayısıyla fiyatını etkilemektedir. Konutlar aynı zamanda bir yatırım seçeneği olarak da kullanıldığından ev fiyatlarının doğru tahmin edilmesi önemli bir konudur. Bir evin fiyatını önemli ölçüde etkileyen özelliklerin belirlenmesi subjektif bir kavramdır ve bu nedenle objektif bir yaklaşım gerektirir. Teknolojik gelişmeler sayesinde Yapay Zeka algoritmaları çoğu karar alma sürecinde insan faktörünü ortadan kaldırıyor. Bu çalışmada, bir evin en etkili özelliklerinin seçilerek ev fiyatlarını tahmin etmek için naif bir yaklaşım önerilmiştir (https://github.com/OmerMintemur/Feature-Elimination-Using-GA). En etkili özelliklerin seçilmesi için Genetik Algoritma yaklaşımından yararlanılmıştır. Tahmin için LightGBM kullanılmıştır. Deneyler için AmesHouse veri seti kullanılmıştır. Sonuçlar, önerilen yöntemin aynı veri setini kullanan diğer önerilen yöntemlere göre hem özellikleri azalttığını hem de daha düşük tahmin hataları ürettiğini ortaya koymuştur.
