Karar Ağacı Destekli Hile Tespiti ve Bir Uygulama

Authors : Önder Gür

Pages : 511-528

Doi:10.29023/alanyaakademik.1196078

View : 13 | Download : 9

Publication Date : 2023-01-31

Article Type : Research

Abstract :Çalışmada, Sertifikalı Hile Denetçileri Birliği’nin (ACFE) hile ağacında yer alan ve işletmelerde sıklıkla karşılaşılan hileli ödemelerin verdiği zararı azaltmak için makine öğrenmesi yönteminin kullanıldığı bir uygulama ile hile tespit sürecine katkının sağlanması amaçlanmıştır. Bu amaçla, elde edilmek istenen çıktılar için Python’da bir uygulama sistemi tasarlanmıştır. Çalışmada, bir bankaya ait normal işlemler ile hileli işlemlerin yer aldığı yapay veri setinden yararlanılmıştır. Yöntem olarak kullanılmasına karar verilen Karar Ağacı tekniğiyle önce sınıf etiketleri bilinen bir veri setiyle ana model oluşturulmuş, sonra etiketsiz bir veri seti üzerinde modelin test edilmesi sağlanmıştır. Karar ağacı tekniğinin modeli, %97,1 doğruluk, %98,4 f1-skor, %98,9 kesinlik ve %98 duyarlılık değerlerini elde etmiştir. Çalışma, karar ağacı tekniğinin tahmin aşamasında ürettiği hatalı sınıf etiketlerinin azaltılması açısından iyileştirmeye açık olup, diğer tekniklerle karşılaştırılarak da geliştirilebilir.
Keywords : Hile Tespiti, Hileli Ödemeler, Makine Öğrenmesi, Kara Ağacı