Kredi kartı dolandırıcılığının tespitinde yeniden örnekleme tekniklerinin kullanımı
Use of resampling techniques in credit card fraud detection
Yazar: ALİ KEMAL AY
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ESRA NERGİS YOLAÇAN
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Dolandırıcılık = Fraud ; Kredi kartları = Credit cards ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Veri setleri = Data sets ; Yeniden örnekleme = Resampling ; Öznitelik seçimi = Attribute selection

Özet:
Gelişmiş ve gelişmekte olan çoğu ülkede elektronik alışveriş hareketleri için kredi kartı popüler ödeme metotlarından biri haline gelmiştir. Kredi kartı ile ödeme işlemleri daha kolay ve kullanışlı bir şekilde gerçekleşmektedir. Diğer taraftan yeni dolandırıcılıklar için açıklar doğmuş ve buna bağlı olarak dolandırıcılık oranları ve kayıpları artmıştır. Oluşan bu kayıpları önleyebilmek için yapılan bir alışveriş hareketinin kötü amaçlı olup olmadığının tespitinin hızlı bir şekilde yapılabilmesi önemlidir. Ancak dolandırıcılık tespiti modelini geliştirebilmek için gerekli olan kredi kartı dolandırıcılık veri kümeleri dengesizdir. Bu çalışmada yeniden örnekleme metotları uygulandıkları aşamalara göre incelenmiş ve dengesizlik problemi için sentetik azınlık örnekleme tekniği ve rastgele az örnekleme metotları kullanılmıştır. Bununla birlikte dolandırıcılık tespit sistemlerinin hızlı bir şekilde işlem yapabilmesi gerekmektedir. Bu nedenle işlem hızını artırabilmek için öznitelik seçimi metotları kullanılmaktadır. Lasso Regresyon, Rastgele Orman, Pearson Korelasyon ve Özyinelemeli Öznitelik Eleme öznitelik seçimi metotları bu çalışmada kullanılmıştır. Öte yandan son zamanlarda dolandırıcılık tespiti için Gradyan Artırma yöntemlerinin kullanımı yaygın hale gelmiştir. Bu çalışmada kullanılan Hafif Gradyan Artırma Makinesi ve Aşırı Gradyan Artırma ile Rastgele Orman, Lojistik Regresyon ve Destek Vektör Makineleri gibi gradyan artırma yöntemlerin başarı değerlendirmesinde Duyarlılık, Kesinlik, F1-Skor, İşlem Karakteristik Eğrisi Altındaki Alan, Kesinlik-Duyarlılık Eğrisi Altındaki Alan ve işlem zamanı metriklerinden yararlanılmıştır. Elde edilen sonuçlarda yeniden örnekleme metotlarının eğitim-test ayrımından önce kullanılmasının diğer aşamalara göre daha güvenilir sonuçlar yansıttığı görülmüştür. Bununla birlikte yeniden örnekleme metotlarının en çok Hafif Gradyan Artırma Makinesi metoduna katkısı olduğu görülmüştür. Öznitelik seçimi ile ise başarı değerlendirmesinde en az kayıpla işlem zamanı da en çok azalan metot Rastgele Orman olmuştur.

Abstract:
Credit card has become one of the popular payment methods for electronic shopping transactions in many developed and developing countries. Payment with credit card is easier and more convenient. On the other hand, deficits have arisen for new fraud types so that fraud rates and losses have increased. To prevent these losses, it is important to quickly determine whether a transaction is fraud or not. However, the credit card fraud datasets required to develop the credit card fraud detection model are imbalanced. In this study, resampling methods were examined according to the stages in which they were applied, and SMOTE and RUS methods were used for the imbalance problem. Due to the fact that the fraud detection system needs to be able to detect quickly, feature selection methods are used to increase the processing speed. Lasso Regression, Random Forest (RF), Pearson Correlation and Recursive Feature Elimination methods were used for feature selection in this study. On the other hand, the use of GB methods for fraud detection has become widespread recently. Recall, Precision, F1-Score, Area Under Receiver Operator Characteristics Curve, Area Under Precision Recall Curve and computing time are used in the success evaluation of gradient boosting methods such as Light Gradient Boosting Machine (LGBM) and Extreme Gradient Boosting and other machine learning methods such as RF, Logistic Regression, and Support Vector Machines. In the results obtained, it was seen that the use of resampling methods before the training-test separation revailed more reliable results than the other stages. Additionally, it was also seen that the resampling methods contributed the most to the LGBM. Along with the feature selection, RF was the method that reduced computing time the most with the least loss in success evaluation.