Banka kredisi tahmini için makine öğrenmesi algoritmalarının performans analizi: Topluluk öğrenmesi algoritmalarının üstünlüğü

Abstract

Banka kredisi tahmini, finansal risklerin öngörülmesi ve kredi başvurularının etkin bir şekilde değerlendirilmesi bakımından büyük bir öneme sahiptir. Bu amaçla yapılan araştırmada, çeşitli makine öğrenmesi algoritmaları banka kredisi tahmini problemine yönelik performanslarını değerlendirmek amacıyla incelenmiştir. Bu deneylerde genellikle, algoritmaların tahmin doğruluğu, hassasiyeti, hata oranları gibi performans metrikleri üzerinden ölçülmüştür. Farklı algoritmaların, veri setlerinin büyüklüğü, veri özellikleri ve sınıflandırma performansı gibi faktörler açısından karşılaştırılmıştır. Bu karşılaştırmaların temel amacı, belirli bir veri seti veya problem bağlamında hangi algoritmanın daha iyi performans sergilediğini anlamaktır. Bu çalışmalar, banka kredisi tahmini gibi finansal uygulamalarda daha etkili ve doğru kararlar alınmasına katkıda bulunmuş ve uzman kişilere karar almada yardımcı olur. Algoritmaların avantajları ve dezavantajları, genelleştirilebilirlikleri ve hesaplama karmaşıklıkları gibi faktörler de bu deneylerde dikkate alınmıştır. Sonuç olarak, bu karşılaştırmalı deneyler, finansal alanlarda makine öğrenmesi algoritmalarının performanslarını değerlendirmek için önemli bir rol oynamıştır. Bu çalışmanın sonuçları, Topluluk Öğrenmesi altında bulunan algoritmaların diğerlerine kıyasla banka kredisi tahmini gibi kritik finansal konularda daha başarılı olduğunu ortaya koymuştur.