BANKALARIN SAHTE PARA DENETİMİNDE KULLANDIKLARI KARAR AĞAÇLARINDA SONUÇ İYİLEŞTİRİCİ YÖNTEMLER

Abstract

Bu çalışmada, bankacılıkta kullanılan sahte para denetimi konusunda çevrimiçi platform üzerinden alınan hazır verilerin güdümlü Makine Öğrenmede kullanılan Karar Ağacı algoritmalarından CART ile sınıflandırma işlemi yapılırken tüm süreçlerinin incelenmesi ve iyileştirmeler yapılması amaçlanmaktadır. Algoritmanın daha iyileştirilmesi, karşılaştırmalı validasyon aşamasında eğitim verilerinin daha doğru seçilmesi yolu ile ağaç yapısının daha doğru eğitilmesi, bu şekilde sahtecilik başta olmak üzere algoritmanın her tür denetimde daha yüksek etkinlikte kullanılması beklenmektedir. Test ve eğitim verileri alt kümelere ayrılırken belirli kriterlere göre bu işlemlerin yapılması özellikle eğitim aşamasında sistemin kararlılığını artırmakta ve başarı oranını yükseltmektedir. Veri setine alt bölüme ayrılma aşamasında kullanılacak olan verilerin sınıflandırma sonucuna etkisini artırmak amacıyla algoritmik geliştirmeler yapılmıştır.