Karar ağaçları, bayes ağları ve etki diyagramları aracılığı ile bilgi keşfi ve karar verme
Knowledge discovery and decision making via decision trees, bayesian networks and influence diagrams
Yazar: GÜLSEREN SAYICI
Danışman: YRD. DOÇ. DR. ESMA NUR ÇİNİCİOĞLU
İstanbul Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / Sayısal Yöntemler Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2013
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Bayes ağlar = Bayes networks ; Etki diyagramı = Influence diagram ; Karar ağacı = Decision tree ; Karar verme = Decision making

Özet:
Bu çalışmanın amacı belirsizlik altında akıl yürütme için kullanılan olasılıksal yöntemlerden karar ağaçları, Bayes ağları ve etki diyagramlarının karar sürecinde karar vericiye nasıl yardımcı olduklarının gösterilmesi ve bu yöntemlerin farklı durumlarda kullanımlarının incelenerek birbirleri ile karşılaştırılmalarının yapılmasıdır. Bu bağlamda bu çalışmada, etkin Bayes ağlarının oluşturulabilmesi için ağda kullanılacak değişkenlerin belirlenmesini sağlayacak yeni sezgisel bir yöntem geliştirilmiştir.Çalışmada yapılan analizlerin gerçek bir veri setinde gösterilebilmesi amacıyla Kaliforniya Üniversitesi tarafından kullanıma açılan ve bir banka kredi başvurusu yapan müşterilerin özelliklerini içeren veri seti kullanılmış ve geliştirilen sezgisel yöntemin etkinliği bu veri seti aracılığıyla gösterilmiştir.
Çalışmanın uygulama kısmında ilk olarak verilerden ilgili karar ağacı oluşturulmuş ve müşteri sınıflandırması yapılmıştır. Daha sonra aynı veri setinden Bayes ağ yapısı öğrenilmiş ve geliştirilen yeni sezgisel yöntemin ağ üzerinde uygulanması ile oluşturulacak nihai Bayes ağı için değişken seçimi yapılmıştır. Değişken seçimi için geliştirilen sezgisel yöntem ile elde edilen ağ performansı, literatürdeki Sj skorunun performansı ile karşılaştırılmıştır. Oluşturulan Bayes ağı üzerinde durum ve duyarlılık analizleri yapılmış, olası senaryolar incelenmiş ve belirlenen hedef değişkeni en çok etkileyen değişkenler tespit edilmiştir. Değişkenler ile birlikte müşteri sınıflandırmasının da yer aldığı bir ağ oluşturulmuştur. Bu ağa karar ve fayda düğümlerinin eklenmesi ile etki diyagramı oluşturulmuş ve etki diyagramı üzerinde analizler yapılmıştır.



Anahtar Kelimeler: Karar Ağacı, Bayes Ağı, Etki Diyagramı, Durum Analizi, Duyarlılık Analizi, Bayes Ağlarında Değişken Seçimi, Sezgisel Yöntem

Abstract:
The purpose of this study is to illustrate the working mechanism of decision trees, Bayesian networks and influence diagrams and to provide a comparison for the use of these three methods in different problem settings. In this context, a new heuristic for variable selection in Bayesian networks is developed in this research.To demonstrate the analysis conducted in this study the open data set provided by the University of California website is used. This data set includes the information of customers for a bank loan application. The efficiency of the developed heuristic in this research is illustrated via the use of this data set. In the application part of the thessis first a decision tree is learned from the data set and the customer classification is made using the data set. Afterwards the Bayes net structure is learned from data and by applying the newly developed heuristic on this Bayesian net the variable selection for the final Bayesian net is conducted. The performance of the final Bayesian network created using the variable selection proposed by the new heuristic is compared to the performance of the Sj score from the literature. Scenario and sensitivity analysis are conducted in the Bayesian network created, possible scenarios are investigated and the variables effecting the target variable at most have been identified. This network is transformed into an influence diagram by adding the decision and utility nodes and analysis are performed on this influence diagram.



Key Words: Decision Tree, Bayesian Network, Influence Diagram, Scenario Analysis, Sensitivity Analysis, Variable Selection in Bayesian Networks, Heuristic Method