Geri Dön

Model selection in bankruptcy prediction using oversampling techniques

Oversamplıng teknikleri kullanarak şirket iflas tahmini model seçimi

  1. Tez No: 688480
  2. Yazar: ÜMİT ERDEM SALTAN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ CEMAL OKAN ŞAKAR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Büyük Veri Analitiği ve Yönetimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

İşletmeler hayatlarına sonsuza kadar devam edecekleri konseptiyle kurulurken, çeşitli nedenlerle belirlenen hedeflerine ulaşamadan iflas ettikleri ve ortadan kalktıkları görülmektedir. Giderek artan rekabet ortamı, hızlı teknolojik gelişmeler ve küreselleşme gibi nedenlerle işletmeler, varlıklarını sürdürmekte zorlanmaktadır. Bu araştırmada, XGBoost, LightGBM ve Catboost algoritmalarının iflas tahmininde nasıl çalıştığına odaklanılmaktadır. Bu algoritmalardan en doğru sonuçları elde etmek için, üretilen çıktıların varsayılan parametreler ve hiperparametre ayarlama çıktıları ile karşılaştırılmaktadır. İflas sayıları daha az olan veri setinde dengesiz dağılıma sahip olan verinin yüksek hızda örnekleme (oversampling) yöntemleriyle dengelenerek, kullanılan algoritmalardan üretilen çıktıların varsayılan parametreler ve hiperparametre ayarlama sonrası çıktıları ile karşılaştırılmaktadır. Yüksek sayıda değişken olan veri setinde daha az sayıda değişkenle, kullanılan algoritmalardan daha doğru sonuçlar alınıp alınmadığına bakılarak, her algoritma için daha doğru sonuç elde edilen değişken sayısı ile kullanılan algoritmaların üretilen çıktıları, varsayılan parametreler ve hiperparametre ayarlama sonrası çıktıları ile karşılaştırılmaktadır. İflas sayıları daha az olan ve daha az değişkenli veri setinde dengesiz dağılıma sahip olan verilerin yüksek hızda örnekleme yöntemleriyle dengelendiği ve kullanılan algoritmalardan üretilen çıktıların varsayılan parametreler ve hiperparametre ayarlama sonrası çıktıları ile karşılaştırılmaktadır.

Özet (Çeviri)

While businesses are established with the concept that they will continue their lives forever, it's seen that they're going bankrupt and disappear before they will achieve their established goals for various reasons. Thanks to reasons like the increasingly competitive environment, rapid technological developments, and globalization, businesses have difficulties in maintaining their existence. We focus in this study on how the algorithms XGBoost, LightGBM, and Catboost work in predicting bankruptcy. To obtain the most accurate results from these algorithms, by cross-validating the training data, we compare the outputs produced with default parameters and the hyperparameter tuning outputs. We balanced our imbalance data with oversampling methods so the bankruptcy numbers are fewer in the data set we use and compared the outputs of our algorithms with default parameters and hyperparameter tuned by cross-validating the parameters. In the data we used in our study, there are 95 features, we run the algorithms we use in the order of importance of the feature, generate our data according to the number of features we achieve the highest accuracy, and compare the outputs of hyperparameter tuning and default parameters. By cross-validating the parameters, we balance the imbalanced data, which is also in the dataset we generated, with oversampling methods, and compare the outputs produced by our algorithms with default parameters and the outputs of hyperparameter tuning.

Benzer Tezler

  1. Diesel motorları yakıt püskürtme sistemlerinin dinamik simülasyonu

    Başlık çevirisi yok

    İRFAN KARAGÖZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Makine MühendisliğiUludağ Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OĞUZ BORAT

  2. Kuyruk modelleri ve analizi üzerine bir uygulama

    Başlık çevirisi yok

    DİDEM ÖZPULAT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    İstatistikEge Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FİKRET İKİZ

  3. Dokuma kumaşlarda örgü tipinin ham kumaşın boyutları ve geometrik özellikleri üzerindeki etkilerinin araştırılması

    Başlık çevirisi yok

    EMEL ÖNDER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge Üniversitesi

    Tekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜNGÖR BAŞER

  4. İki katlı pamuk ipliklerinden dokunan kumaşlarda örgüye bağlı olarak maksimum atkı sıklığının değişimi üzerinde bir araştırma

    Başlık çevirisi yok

    MELTEM ASLI NARTER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1985

    Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge Üniversitesi

    Tekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜNGÖR BAŞER

  5. Kömürdeki piritin giderilmesi ve çözünürleştirme kinetiğinin incelenmesi

    Başlık çevirisi yok

    YAVUZ ONGANER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    Kimya MühendisliğiAtatürk Üniversitesi

    DOÇ. DR. M. MUHTER KOCAKERİM