Destek vektör makineleri yardımıyla tüketici kredilerinin sınıflandırılması

Son yıllarda sürekli geliştirilen bilgisayar teknolojileri sayesinde işletmeler oldukça fazla sayıda veri üretmiş ve işletmelerin sahip oldukları veri tabanı sistemlerinin hacimlerinde büyük miktarda artışlar yaşanmıştır. Veri üretiminde yaşanan bu artış, ihtiyaç duyulan bilgilerin ayrıştırılarak ortaya çıkarılması gereksinimini doğurmuştur. Bunun bir sonucu olarak, depolanan bu verilerin içinden yararlı olma potansiyeline sahip olanlar keşfedilip anlamlı örüntüler ortaya çıkarıldığında ise çoğu kişi tarafından bilinmeyen, işletmelerin stratejik kararlarını alırken kullanabilecekleri, çağın rekabet koşullarına ayak uydurabilecekleri ve dolayısıyla bu sayede rakiplerine avantaj sağlayabilecekleri bilgilerin yaratılmasına olanak sağlanmıştır. Bu nedenle, şirketler için ihtiyaçlarına karşılık verebilecek çözümlerin bulunması, kullandıkları veri tabanlarının diğerlerinden ayrılarak doğru bilgiye ulaşmaktan geçmektedir. İçinde bulunduğumuz çağın teknoloji ve bilgi çağı olduğu düşünüldüğünde de, işletmelerin kararlarını doğru ve zamanında alabilmeleri ve bu kararların uygulanması aşamasında şirket yapılarına uygun doğru yol haritalarının oluşturulabilmesi bu bilgilerin ortaya çıkarılması ile mümkündür. Bu nedenle, bu bilgileri ortaya çıkarmada kullanılacak veri madenciliği gibi güçlü araçlara ihtiyaç vardır. Bu aşamada veri madenciliğinin tanımının yapılmasında fayda görülmektedir. En basit anlamda veri madenciliği ham veriden daha önceden bilinmeyen anlamlı verilerin elde edilmesidir. Örneğin, bir giyim firmasının müşterilerinin hangi ürünleri birlikte aldıklarını analiz ederek ortaya çıkarması ve müşterilerine bu eğilimlere göre kampanyalar sunması veri madenciliğine bir örnek olarak gösterilebilir. Bu örneğe ek olarak, daha detaylı bir inceleme yapıldığında veri madenciliğinin iş dünyasında pek çok alanda sık sık başvurulduğu kolaylıkla farkedilebilir. Bu nedenle bir diğer örnek ise internet üzerinden kitap satışı yapan sitelerden örnek verilebilir. Veri madenciliği sayesinde bu sitelerde tüketicilerin daha önce satın aldığı kitaplardan yola çıkarak bu kitapların türleri ve bu kitabı alan müşteri segmenti belirlenerek bu müşteriye uygun diğer kitaplar süzülerek müşterinin tercihine sunulabilmektedir. Dolayısıyla bu yöntem şirketlerin müşterilerine yönelik onların ihtiyaçlarını ve tercihlerinin göz önünde bulundurulmasıyla özgün pazarlama yöntemlerinin oluşturulmasını sağlamıştır. Şüphesis ki bu yöntem rakiplerinin yanında veri madenciliğini etkili olarak kullanan şirketleri bir adım önemtaşımaktadır. İşte bu noktada, veri madenciliği yöntemleri bilgileri ortaya çıkarmada istatistiksel analiz ve kurulan modeller ile makine öğrenmesi yöntemlerini uygulamaktadır. Bu tezde, istatistik ve makine öğrenmesi yöntemlerini kullanan Destek Vektör Makineleri aracılığı ile tüketici kredileri sınıflandırılmaya çalışılmıştır. Konunun daha kapsamlı olarak ele alınabilmesi için çalışmada öncelikle Veri Madenciliğinin tarihçesi üzerinde durulmuş, tanımı yapılmış, kullanım alanlarından ve son olarak da adımlarından bahsedilmiştir. Daha sonra ise, veri madenciliği teknikleri arasında yer alan ve makine öğrenmesi olarak da adlandırılan yapay öğrenme yöntemlerinden Destek Vektör Makinelerinin teorik alt yapısı ayrıntılı olarak incelenmiş ve Destek Vektör Makinelerinin bir uygulaması gerçekleştirilmiştir. Ayrıca Destek Vektör Makinelerinin türleri hakkında ayrıntılı bilgiler verilerek uygulama kısmında kullanılan çeşitli kernel çekirdek fonksiyonları üzerinde durulmuştur. Bu çalışmanın diğer bir ayağı olarak tüm bu konuların uygulamadaki sonuçlarının da incelenip detaylandırılmasının sağlanması açısından bir saha çalışmasının sürdürülmesinde fayda görülmüştür. Bu sebeple çalışmanın uygulama kısmı kapsamında, Türkiye'de faaliyet gösteren bir mevduat bankasına ait kredi verileri kullanılarak tüketici kredileri yüksek riskli kredi veya düşük riskli kredi şeklinde ikili olarak sınıflandırılmaya çalışılmıştır. Söz konusu çalışma için 524 adet müşterinin verileri toplanmış olup, her bir müşteri için 9 değişken, kurulan modellerde kullanılmıştır. Tüm modellerde öncelikle veri setinin %66'sı eğitim verisi, %33'ü ise sınıflandırma başarısını ortaya koyan test verisi olarak kabul edilmiş ve bu doğrultuda modeller oluşturulmuştur. Kurulan modellerde farklı kernel çekirdek fonksiyonları kullanılmıştır. Tezin üçüncü kısmını ise tüm bu verilerin kapsamlı olarak ele alınarak bir analizin gerçekleştirilmesi oluşturmaktadır. Analiz kısmında ise farklı çekirdek fonksiyonları aracılığı ile oluşturulan Destek Vektör Makineleri modellerinin performansları karşılaştırılmış olup en yüksek sınıflandırma yüzdesine sahip çekirdek fonksiyonu belirlenmiştir. Elde edilen sonuçlar ışığında da radyal kernel çekirdek fonksiyonu aracılığı ile kurulan modelin bu uygulama için en başarılı sınıflandırma sonucunu veren destek vektör makinesi çekirdek fonksiyonu olduğu sonucuna varılmıştır. Ayrıca, çeşitli çekirdek fonksiyonları aracılığı ile elde edilen sınıflandırma sonuçları literatürde oldukça sık kullanılan Lojistik Regresyon ve Yapay Sinir Ağları yöntemleri ile de karşılaştırılmıştır. Bu karşılaştırma sonucunda da radyal kernel çekirdek fonksiyonu aracılığı ile kurulan modelin Lojistik Regresyon ve Yapay Sinir Ağları yöntemleri aracılığı ile kurulan modellere göre daha başarılı sınıflandırma yaptığı sonucuna ulaşılmıştır. Son olarak, yapılan teorik çalışmalardan ve bu çalışmaların uygulanması aşamasında oluşturulan bilgilerin analizlerinden elde edilen tüm bu sonuçlar özetlenmiş olup ve Destek Vektör Makinelerinin tüketici kredileri alanındaki uygulanabilirliği tartışılmıştır. Destek Vektör Makinelerinin kredi sınıflandırmasında alternatif bir yöntem olarak kullanılabileceği düşünülmektedir.