Barut, ZeynepBilgin, Turgay Tugay2026-02-082026-02-0820231300-76881308-6529https://doi.org/10.19113/sdufenbed.1190150https://hdl.handle.net/20.500.12885/4860Gayrimenkul sektörünün hızlı ekonomik büyümesi nedeniyle, konut fiyatlarının tahmini geleceğe yönelik planlamalar için önemlidir. Bu çalışmanın amacı makine öğrenmesi yöntemlerini kullanarak bir konutun potansiyel fiyatını tahmin etmektir. Makine öğrenmesi yöntemleri olarak Yapay sinir ağları ve Polinomsal regresyon kullanılarak bunların tahmin performansları karşılaştırılmıştır. Makine öğrenmesi yöntemlerinin uygulanabilmesi için KNIME veri analiz platformu kullanılmıştır. Yöntemlerin başarısını ölçmek için R Kare performans metriği kullanılmıştır. Uygulama sonuçları, Yapay sinir ağları yönteminin Polinomsal regresyon yöntemine göre ev fiyatlarını daha yüksek doğrulukla tahmin ettiğini göstermektedir. Yapılan çalışmanın ev değerlendirilmesi için kullanılan uygulamaların geliştirilmesine ve bu alanda yapılan bilimsel çalışmalara katkı sağlayacağı düşünülmektedir. Sonraki çalışmalarda farklı yöntemler veya ev özniteliklerinin bulunduğu veri setleri kullanılarak çalışmanın genişletilmesi hedeflenmektedir.trinfo:eu-repo/semantics/openAccessYapay Sinir AğlarıMakine ÖğrenmesiKNIMEPolinomsal RegresyonArticle10.19113/sdufenbed.11901502711521591164971