Veri Madenciliğinde Özellik Seçim Tekniklerinin Bankacılık Verisine Uygulanması Üzerine Araştırma ve Karşılaştırmalı Uygulama

Özet. Günümüzde pek çok kurum mevcut verilerini ilişkisel veri tabanlarında saklamakta ve modellemelerini bu verileri kullanarak gerçekleştirmektedir. Kurumsal veri modellerinin karmaşıklığı, veriye ait özelliklerin çokluğu ve veri miktarının fazlalığı, veri üzerinde her türlü analizin (kümeleme, regresyon, vb.) yapılmasını zorlaştırmaktadır. Bu nedenle veri kümeleri üzerinde tahmin gücü yüksek özelliklerin belirlenebilmesi için kolay kullanılabilir, yaygın kullanıma sahip mevcut araçlarla (R, Weka) entegre olabilecek ve karşılaştırmalı olarak en iyi tahmini üretebilecek yazılımlara ihtiyaç bulunmaktadır. Literatürde, özellikleri inceleyen üç temel yaklaşım vardır. Bunlar, entropi yöntemiyle belirsizliği ölçen Bilgi Teorisi Ki-kare (x) istatistiğini kullanarak özelliklerin taşıdığı bilginin birbirinden farklılığını ölçen Geleneksel İstatistik ve negatif entropiyi kullanarak bilgi değerini ölçen Öngörüsel Analiz yaklaşımlarıdır. Bu araştırma kapsamında bahsedilen ihtiyaçlara yanıt verebilmek amacıyla Öngörüsel Analiz yaklaşımını kullanan ve tahmin gücü yüksek özellikleri belirleyen bir yazılım üretilmiştir. Bu bildiriyle yazılımın geliştirilmesi sürecinde kullanılan yöntemler, teknikler, algoritmalar ve geliştirilen yazılım detaylı olarak anlatılmıştır. Geliştirilen yöntemler aynı bankacılık veri kümesinde uygulanmış ve sonuçları karşılaştırmalı olarak analiz edilerek yorumlanmıştır.