MIUULBNG ile KİRALIK EV FİYAT TAHMİNİ VE EV ÖNERİ SİSTEMİ

Merhaba biz Miuul' un 15.Data Scientist Bootcamp katılımcılarından Betül Avcıl ve Gülşen Demir. Miuul bünyesinde Data Scientist Bootcamp kapsamında 3 aylık bir eğitim aldık. Öğrendiklerimizi pekiştirmek ve bootcampten başarıyla mezun olabilmek için MiuulBnG projemizi yaptık.

MiuulBnG projemizde evlerin özelliklerine göre fiyatlarını tahmin eden bir model ve kullanıcıların beğendikleri evlere ve bütçelerine uygun ev önerisi yapabilen bir model eğittik.

Veriseti olarak Airbnb'nin kendi sitesinde bizimle paylaştığı Amsterdam için olan verisetini kullandık. Biz projemizi yaparken listings.csv ve reviews.csv datasetlerini kullandık. İlgili verisetine aşağıdaki linkten ulaşabilirsiniz.

Veriseti linki: https://insideairbnb.com/get-the-data/

• app.py dosyasında projemizi canlıya almak için yazdığımız,
• best_comment.py dosyasında en iyi ve çok yorum alan evlerimizi listediğimiz,
• content_based.py dosyasında ev isimlerine ve bütçeye göre ev öneri modeli geliştirdiğimiz,
• model_catboost.py dosyasında ev fiyat tahmin modeli geliştirdiğimiz,
• recommend_for_rating.py dosyasında en çok puan alan evlerimizi listelediğimiz,
• superhost.py dosyasında ise en iyi ev sahiplerimizi listelediğimiz kodlarımız bulunmaktadır.

Not: .py dosyalarımız pyton dosyasında yazdığımız modelleri, .pkl dosyalarımız ise geliştirdiğimiz modelleri göstermektedir. .pkl dosyalarını streamlit ile uygulamamızı canlıya alırken kullanabilmek için joblib kütüphanesi ile oluşturduk.