بکارگیری تکنیک های خوشه بندی و الگوریتم ژنتیک در بهینه سازی درختان تصمیم گیری برای اعتبارسنجی مشتریان بانک ها

Abstract

درختان تصمیم گیری به عنوان یکی از تکنیک های داده کاوی کاربرد زیادی در اعتبارسنجی مشتریان بانک و<br />شناسایی آن ها برای اعطای تسهیلات اعتباری دارد. مسئله اصلی در پیچیدگی درختان تصمیم گیری، اندازه بیش از حد،<br />عدم انعطاف پذیری و دقت کم در طبقه بندی است. هدف از این مقاله ارائه مدل ترکیبی در بهینه سازی درختان تصمیم<br />گیری توسط تکنیک الگوریتم ژنتیک به منظور حل مسائل ذکر شده در فوق برای اعتبارسنجی مشتریان بانک است. به<br />نظر می رسد بتوان با انتخاب ویژگی های مناسب و ساخت درختان تصمیم گیری توسط الگوریتم ژنتیک به کاهش<br />پیچیدگی و افزایش انعطاف پذیری درختان تصمیم گیری پرداخت. در مدل ترکیبی پیشنهادی ابتدا داده های اعتباریتوسط تکنیک خوشه بندی SimpleKmeansبه دو خوشه تقسیم می شوند. سپس با استفاده از الگوریتم ژنتیک، پنج الگوریتم انتخاب ویژگی مبتنی بر سه رویکرد فیلترWrapperو طرح جاسازی شده بر پایه درخت تصمیم گیری ژنتیکی،به انتخاب ویژگی های اعتبارسنجی مهم در مجموعه داده می پردازند. در ادامه پنج درخت تصمیم گیری مبتنی برلگوریتم C4.5در هر خوشه با مجموعه ویژگی های منتخب ساخته می شود. بهترین درختان تصمیم گیری در هر خوشهمبتنی بر معیارهای بهینگی مورد نظر در این مقاله انتخاب شده و با هم ترکیب می شوند تا درخت تصمیم گیری نهاییبرای اعتبارسنجی مشتریان بانک ایجاد شود. ابزار یادگیری ماشین وکا و نرم افزارGATreeبرای رسیدن به نتایج بکار گرفته شده است. نتایج پژوهش نشان می دهد که استفاده از مدل ترکیبی پیشنهادی در ساخت درخت تصمیم گیری<br />منجر به افزایش دقت طبقه بندی نسبت به بسیاری از الگوریتم های مقایسه شده در این مقاله می شود؛ ولی پیچیدگی<br />الگوریتم مدل ترکیبی پیشنهادی از برخی الگوریتم های طبقه بندی مقایسه شده در این مقاله بیشتر است.