Otel Rezervasyon İptallerinin Makine Öğrenmesi Yöntemleri ile Tahmin Edilmesi

Konaklama hizmeti veren otellerin maksimum kâr elde edebilmesi icin doluluk oranlarinin yuksek olmasi gerekmektedir. Bu sebeple oteller rezervasyon sistemleri araciligiyla sinirli sayidaki odalarini dogru zamanda, dogru musteriye tahsis etmelidir. Ancak rezervasyonlar cesitli nedenlerle musteri tarafindan iptal edilebilmektedir. Oteller acisindan iptal edilen rezervasyonlar dogru politikalar izlenmezse gelir kaybina neden olabilmektedir. Bu sebeple iptallerin onceden tahmin edilmesi buyuk onem tasimaktadir. Bu calismada, makine ogrenmesi teknikleriyle 5 farkli otele ait toplam 38.826 kayittan olusan hotel rezervasyon verisi kullanilarak otellerin gelecekteki rezervasyonlarinin iptal durumlari tahmin edilmeye calisilmistir. Calismada siniflandirma algoritmalarindan Random Forest Algoritmasi (RF), Destek Vektor Makineleri (SVM), k-En Yakin Komsu (kNN) ve Karar Agaci (C4.5) algoritmalari kullanilarak 4 farkli model olusturulmus ve modellerin performans karsilastirmalari yapilmistir. En iyi sonuc %73 dogruluk orani ile C4.5 karar agaci algoritmasindan elde edilmistir.