Veri madenciliği günümüzde ekonomik faaliyetler neticesinden doğan nicel ve nitel verinin karar mekanizmalarında kullanılmak üzere farklı tekniklerle bir araya toplanıp saklı trendlerin ve anlamlı alakaların ortaya konulmasında faal bir biçimde kullanılmaktadır. Finansal illegal işlemlerin tespit edilmesinde yüksek derecede ciddi bir analitik yaklaşım olan veri madenciliği; matematik, istatistik, makine öğrenmesi, örüntü tanıma ve yapay zeka gibi melez tekniklerle geniş veritabanlarından yararlı veriyi elde edip tanımlandırma ve profil oluşturma işlemleri olarak açıklanmaktadır. Bu çalışmada ise finans sektöründe meşru olmayan davranışların saptanmasına yönelik bir sınıflandırma çalışması yapılmıştır. Bu amaç doğrultusunda CART algoritmasını uygulanmış ve daha sonrasında CART algoritması Genetik Algoritma ile optimize edilmiştir. Önerilen GA-CART modeli gayet iyi bir sınıflandırma performansı sergilemiştir.
Data mining is currently actively used in the processing of hidden trends and meaningful relationships, together with different techniques to be used in the decision-making mechanisms of quantum and quality data arising from economic activities. Data mining, which is a highly serious analytical approach in the detection of financial illegal transactions, is described as the processes of obtaining and identifying and profiling useful data from broad databases by means of mathematics, statistics, machine learning, sample recognition and artificial intelligence. In this study, a classification study was conducted to identify unlawful behaviors in the financial sector. For this purpose, the CART algorithm was implemented and later the CART algorithm was optimized with the Genetic algorithm. The recommended GA-CART model has shown a very good classification performance.
Field : Sosyal, Beşeri ve İdari Bilimler
Journal Type : Ulusal
Relevant Articles | Author | # |
---|
Article | Author | # |
---|