Makine Öğrenmesi Yöntemlerini Kullanarak Kredi Kartı Onay / Red Analizi

Ticari bankalara kredi kartları için çok sayıda başvuru gelmektedir. Birçoğu, örneğin yüksek kredi bakiyeleri, düşük gelir seviyeleri veya bir kişinin kredi raporuna ilişkin çok fazla sorgu yapılması gibi birçok nedenden dolayı reddedilmektedir. Kaliforniya Üniversitesi Irvine Makine Öğrenimi Havuzundaki kredi kartı onay veri kümesi üzerinde onay/red sonucu için önemli olan faktörler belirlenerek, Naive Bayes, Destek Vektör Makineleri, Gradyan Arttırma, Karar Ağacı ve Rastgele Orman Sınıflandırıcısı gibi makine öğrenme algoritmaları denenecektir. Uygulanan algoritmalar doğruluk, duyarlılık ve hassasiyet ölçütleri kıyaslanarak değerlendirilecektir. En yüksek başarımı veren algoritma ile red ve onay durumları paylaşılacaktır.