@article{article_1709921, title={Kredi Kartı Dolandırıcılığında Rastgele Orman Algoritması Modelinin Uygulanması}, journal={ULUSLARARASI BİLİŞİM SİSTEMLERİ VE UYGULAMALARI DERGİSİ}, volume={1}, pages={36–50}, year={2025}, author={Acat, Vedat and Ersoy, Mevlüt}, keywords={Kredi kartı dolandırıcılığı, Rastgele Orman, Hiperparametre optimizasyonu}, abstract={Bu çalışmada, kredi kartı dolandırıcılığını erken tespit etmek amacıyla Rastgele Orman algoritmasının performansını artırmak için Grid Arama, Random Arama ve Bayesian Optimzasyon olmak üzere üç farklı hiperparametre optimizasyon yöntemi karşılaştırılmıştır. Veri dengelenmeden kullanılan gerçek işlem verileriyle yapılan deneylerde, Bayesian Optimizasyon %95.27 doğruluk ve 0.87 F1-Score ile en başarılı sonuçları vermiştir. Grid ve Random Arama yöntemleri de tatmin edici sonuçlar sunmakla birlikte, Bayesian Optimizasyon özellikle sınıf dengesizliği problemini aşmada daha etkili olmuştur. Çalışmanın ilerleyen aşamasında, veri dengesizliğini gidermek için SMOTE yöntemi uygulanmış ve bu sayede modellerin dolandırıcılık tespit oranlarında belirgin iyileşmeler sağlanmıştır. Elde edilen bulgular, hiperparametre ayarlarının model başarısı üzerindeki etkisini ve veri artırma tekniklerinin katkısını ortaya koymakta; doğru optimizasyon stratejilerinin sahtecilik tespit sistemlerinin etkinliği açısından büyük önem taşıdığını vurgulamaktadır.}, number={1}, publisher={Sinop Üniversitesi}