Araştırma Makalesi

Makine Öğrenmesi Teknikleri Kullanılarak Bankalardaki Potansiyel Müşterilerin Sınıflandırılması

Cilt: 12 Sayı: 2 17 Kasım 2023
PDF İndir
TR EN

Makine Öğrenmesi Teknikleri Kullanılarak Bankalardaki Potansiyel Müşterilerin Sınıflandırılması

Öz

Bu çalışmada, bankalar için telefon görüşmeleri baz alınarak potansiyel müşterilerin sınıflandırılması hedeflenmiştir. Öncelikle problem dikkatli bir şekilde ele alınmış ve bu alandaki literatür taranmıştır. Daha sonrasında daha iyi ve daha hızlı bir çözüm ortaya konması istenmiştir. Bu yüzden bir dizi iyi bilinen sınıflandırma algoritmaları kullanılacak veri setine uygulanmış ve karşılattırmalı bir çalışma gerçekleştirilmiştir. Sonuçlar ışığında en iyi sonucu veren iki model %95,1 ile XGBoost modeli ve %94,6 ile Random Forest modeli olmuştur. Daha sonrasında ise daha iyi sonuçlar alınabilmesi için farklı hiperparametre optimizasyonu yapan metotlar denenmiştir. Ancak Random Forest modelinde çok düşük bir artış gözlemlense de hiperparametre optimizasyonu işlemden sonra çok büyük bir artışı kayıt edilmemiştir.

Anahtar Kelimeler

Kaynakça

  1. Abu-Srhan, A., of, R. A.-S.-I. J., & undefined 2019. (2019). Visualization and Analysis in Bank Direct Marketing Prediction. Pdfs.Semanticscholar.Org, 10(7). https://pdfs.semanticscholar.org/8274/71809c42b759b6433bc2b7875f8e36ec74b8.pdf
  2. Alexandra, J., on, K. P. S.-2021 3rd I. C., & undefined 2021. (n.d.). Machine learning approaches for marketing campaign in portuguese banks. Ieeexplore.Ieee.Org. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9649623/?casa_token=nLvFZRk4bW8AAAAA:I_Q1mAB_GL9Y-R2huGPaT_D5Vg1u5K1xJIwxHjVWBhwMSwP3C0awAhvejWlouvoszjXoaKaB_eR-_Q
  3. Asare-Frempong, J., on …, M. J.-I. C., & undefined 2017. (2017). Predicting customer response to bank direct telemarketing campaign. Ieeexplore.Ieee.Org. https://doi.org/10.1109/ICE2T.2017.8215961
  4. Bakır, H., & Bakır, R. (2023). DroidEncoder: Malware detection using auto-encoder based feature extractor and machine learning algorithms. Computers and Electrical Engineering, 110, 108804. Bakır, H., Çayır, A. N., & Navruz, T. S. (2023). A comprehensive experimental study for analyzing the effects of data augmentation techniques on voice classification. Multimedia Tools and Applications, 1–28.
  5. Bakır, H., & Elmabruk, K. (2023). Deep learning-based approach for detection of turbulence-induced distortions in free-space optical communication links. Physica Scripta, 98(6), 065521.
  6. Bakır, H., Oktay, S., & Tabaru, E. (2023). Detectıon Of Pneumonıa From X-Ray Images Usıng Deep Learnıng Technıques. Journal of Scientific Reports-A, 052, 419–440.
  7. Bank Marketing Campaign | Kaggle. (n.d.). https://www.kaggle.com/datasets/edith2021/bank-marketing-campaign?resource=download
  8. Bayırbağ, V., & Bakır, H. (2023). Çalışan Yıpranması Tahmin Etmek için Hiper Parametresi Ayarlanmış Makine Öğrenme Algoritmaların Kullanılması. International Conference on Scientific and Academic Research, 1, 466–471.

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Mühendislik

Bölüm

Araştırma Makalesi

Erken Görünüm Tarihi

30 Eylül 2023

Yayımlanma Tarihi

17 Kasım 2023

Gönderilme Tarihi

6 Şubat 2023

Kabul Tarihi

12 Temmuz 2023

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2023 Cilt: 12 Sayı: 2

Kaynak Göster

APA
Oktay, S., Bakır, H., & Tabaru, T. E. (2023). Makine Öğrenmesi Teknikleri Kullanılarak Bankalardaki Potansiyel Müşterilerin Sınıflandırılması. Gaziosmanpaşa Bilimsel Araştırma Dergisi, 12(2), 22-41. https://izlik.org/JA22XE63BB
AMA
1.Oktay S, Bakır H, Tabaru TE. Makine Öğrenmesi Teknikleri Kullanılarak Bankalardaki Potansiyel Müşterilerin Sınıflandırılması. GBAD. 2023;12(2):22-41. https://izlik.org/JA22XE63BB
Chicago
Oktay, Semih, Halit Bakır, ve Timuçin Emre Tabaru. 2023. “Makine Öğrenmesi Teknikleri Kullanılarak Bankalardaki Potansiyel Müşterilerin Sınıflandırılması”. Gaziosmanpaşa Bilimsel Araştırma Dergisi 12 (2): 22-41. https://izlik.org/JA22XE63BB.
EndNote
Oktay S, Bakır H, Tabaru TE (01 Kasım 2023) Makine Öğrenmesi Teknikleri Kullanılarak Bankalardaki Potansiyel Müşterilerin Sınıflandırılması. Gaziosmanpaşa Bilimsel Araştırma Dergisi 12 2 22–41.
IEEE
[1]S. Oktay, H. Bakır, ve T. E. Tabaru, “Makine Öğrenmesi Teknikleri Kullanılarak Bankalardaki Potansiyel Müşterilerin Sınıflandırılması”, GBAD, c. 12, sy 2, ss. 22–41, Kas. 2023, [çevrimiçi]. Erişim adresi: https://izlik.org/JA22XE63BB
ISNAD
Oktay, Semih - Bakır, Halit - Tabaru, Timuçin Emre. “Makine Öğrenmesi Teknikleri Kullanılarak Bankalardaki Potansiyel Müşterilerin Sınıflandırılması”. Gaziosmanpaşa Bilimsel Araştırma Dergisi 12/2 (01 Kasım 2023): 22-41. https://izlik.org/JA22XE63BB.
JAMA
1.Oktay S, Bakır H, Tabaru TE. Makine Öğrenmesi Teknikleri Kullanılarak Bankalardaki Potansiyel Müşterilerin Sınıflandırılması. GBAD. 2023;12:22–41.
MLA
Oktay, Semih, vd. “Makine Öğrenmesi Teknikleri Kullanılarak Bankalardaki Potansiyel Müşterilerin Sınıflandırılması”. Gaziosmanpaşa Bilimsel Araştırma Dergisi, c. 12, sy 2, Kasım 2023, ss. 22-41, https://izlik.org/JA22XE63BB.
Vancouver
1.Semih Oktay, Halit Bakır, Timuçin Emre Tabaru. Makine Öğrenmesi Teknikleri Kullanılarak Bankalardaki Potansiyel Müşterilerin Sınıflandırılması. GBAD [Internet]. 01 Kasım 2023;12(2):22-41. Erişim adresi: https://izlik.org/JA22XE63BB