Geri Dön

Profit-driven spline-rule ensembles for credit scoring

Kredi puanlaması için kâr odaklı splıne kural toplulukları

PDF İndir

  1. Tez No: 1010378
  2. Yazar: EREN BERK AYTAÇ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SÜREYYA AKYÜZ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Mühendislik Bilimleri, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Engineering Sciences, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Spline Kural Kümesi, Kredi Skorlama, Kâr Maksimizasyonu, Yorumlanabilir Veri Bilimi, Spline-rule Ensemble, Credit Scoring, Profit Maximization, Interpretable Data
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Kredi analitiği, tarihsel olarak veri odaklı tahmin modelleri aracılığıyla karar verme süreçlerini optimize etmeye odaklanmış ve özellikle doğruluğu artırmaya önem vermiştir. Ancak, Açıklanabilir Yapay Zekâ'daki (XAI) son gelişmeler, bu modelleri hem yorumlanabilir hem de iş hedefleriyle uyumlu hale getirmeye yönelik bir dönüşüm başlatmıştır. Bu makale, Spline Kural Topluluğu (SRE) çerçevesi üzerine inşa edilen ve kârlılığı en üst düzeye çıkarırken yorumlanabilirliği korumayı amaçlayan yeni bir model olan Kâr Odaklı Spline Kural Kümeleri (PROFSRE)'ni tanıtmaktadır. Geleneksel modeller yalnızca tahmin doğruluğunu veya eğri altında kalan alan (AUC) değerini ön planda tutarken, ProfSRE beklenen maksimum kâr (EMPC) gibi kâr odaklı metrikleri kullanmakta ve verideki karmaşık, doğrusal olmayan ilişkileri yakalamak için spline'lardan yararlanmaktadır. Sonuçlar, ProfSRE'nin yorumlanabilirliği korurken önemli ölçüde kârlı çıktılar sağladığını göstermektedir. Bu tez çalışması, şirketlerin net ve uygulanabilir iç görülere dayalı olarak bilinçli, kârı maksimize eden kararlar almasına yardımcı olmaktadır.

Özet (Çeviri)

Credit analytics has historically centered around optimizing decision-making through data-driven, predictive models, with a strong emphasis on improving accuracy. However, recent advancements in Explainable AI (XAI) have shifted the focus toward making these models both interpretable and aligned with business objectives. This paper introduces Profit-Driven Spline-Rule Ensembles for Credit Scoring (PROFSRE), a novel model built upon the Spline Rule Ensemble (SRE) framework, designed to maximize profitability while maintaining interpretability. Unlike traditional models that prioritize prediction accuracy or Area Under Curve (AUC), ProfSRE leverages profit-focused metrics such as Expected Maximum Profit (EMPC) and incorporates splines to capture complex, nonlinear relationships within data. The results demonstrate that PROFSRE achieves significantly profitable outcomes while maintaining interpretability. This thesis helps companies to make informed, profit-maximizing decisions based on clear and actionable insights.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    29047

    Surface modelling based on bezier and B-spline techniques

    Bezier ve B-spline teknikleri ile yüzey modelleme

    MURAT YABAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1993

    Makine MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUSTAFA İLHAN GÖKLER

  2. Tez No

    106946

    Türk ve dünya bankacılık sisteminde ihracat kredileri ile ihracat kredi sigorta / garanti programlarının yeri ve ülke uygulamaları

    Başlık çevirisi yok

    FARUK GÜLMÜŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2001

    BankacılıkMarmara Üniversitesi

    Bankacılık Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. İLHAN ULUDAĞ

  3. Tez No

    166874

    An improved data acquisition system for contactless conductivity imaging

    Dokunmasız elektriksel iletkenlik görüntüleme için iyileştirilmiş veri toplama sistemi

    İLYAS EVRİM ÇOLAK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2005

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NEVZAT GÜNERİ GENÇER

  4. Tez No

    116146

    Electrical conductivity imaging via contactless measurements: An experimental study

    Dokunmasız elektrik iletkenlik görüntüleme: Deneysel çalışma

    BAŞAK ÜLKER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2001

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NEVZAT GÜNERİ GENÇER

  5. Tez No

    29581

    Electrical impedance tomography using induced currents

    İndüklenen akımlar ile elektriksel empedans tomografisi

    NEVZAT GÜNERİ GENÇER

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    1993

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. Y. ZİYA İDER

Geri Dön