Makine Öğrenmesi Yöntemleri ile Banka Müşterilerinin Kredi Alma Eğiliminin Karşılaştırmalı Analizi

Authors : Ali Tezcan SARIZEYBEK, Onur SEVLİ

Pages : 137-144

Doi:10.38016/jista.1036047

View : 55 | Download : 11

Publication Date : 2022-09-21

Article Type : Research Paper

Abstract :Bankacılık, müşterilerle sık sık iletişime girilmesi gereken bir sektördür. Bankalar müşterilerine, onların durumlarına uygun bir kredi vermek istediğinde müşteriyi telefonla ararlar. Çoğu zaman müşteri, teklif edilen krediyi reddeder, bu da müşteriyle iletişime geçen personelin zamanından büyük bir kayıptır. Bu çalışmada, banka müşterilerinin verilerinin bulunduğu veri seti ele alınarak ve çeşitli makine öğrenmesi sınıflama modelleri kullanılarak müşterinin kredi alıp almayacağı tahmin edilmiştir. Elde edilen çalışma sonuçlarına göre, makine öğrenmesi yöntemleri ile müşterinin kredi alma eğilim tahmini başarılı bir şekilde gerçekleşmiştir. Çalışma sonucunda K-Best uygulanan modellerin arasında doğruluk değeri en yüksek olan sınıflandırıcı modelinin %98,86 ile Rastgele Orman algoritması olduğu, özellik seçimi yapılmadan eğitilen modellerin arasında en yüksek olan modelin %93,66 ile Rastgele Orman algoritması olduğu, cross-validation ve grid search ile eğitilen modellerin arasında ise en yüksek değerin %98,6 ile Rastgele Orman algoritmasında olduğu görülmüştür.
Keywords : Makine Öğrenmesi, Bankacılık, Kredi Tahminleme, Sınıflandırma Algoritmaları

ORIGINAL ARTICLE URL