Bayesian Networks are the mathematical objects that represent uncertain relational structures in a multivariate dataset. Bayesian networks are widely used in many fields for being suitable in terms of inference. Especially in recent years Bayesian Networks are implemented such as in insurance, risk management and fraud detection. To construct a Bayesian network, structure and parameter learning algorithms are employed. In this study the performance of constructed Bayesian networks structures
are compared using a dataset on risk analysis. After constructing the Bayesian network structure the conditional probability values are calculated and according to these values, the assessments are made about credit risk position and the other variables. The applications are performed using GenIe and bnlearn package existing in
R programme.
Risk analysis Bayesian networks structure learning parameter learning
Bayesci ağlar çok değişkenli bir veri seti içindeki belirsiz ilişkisel yapıları grafiksel modeller ile betimleyen matematiksel nesnelerdir. Bayesci ağlar çıkarsama açısın-dan elverişli olduğu için birçok farklı alanda yaygın biçimde kullanılmaktadır. Özel-likle son yıllarda sigortacılık, risk yönetimi ve suiistimal tespiti konularında Bayesci ağlar uygulanmaktadır. Bir Bayesci ağı oluşturmak için yapı öğrenme ve parametre öğrenme algoritmaları kullanılmaktadır. Bu çalışmada risk analizi üzerine bir veri seti kullanılarak oluşturulan Bayesci ağ yapılarının performansı karşılaştırılmıştır. Bayesci ağ yapısı oluşturulduktan sonra koşullu olasılık değerleri hesaplanmış ve bu değerlere göre kredi risk durumu ve diğer değişkenlere ilişkin değerlendirmeler yapılmıştır. Uygulamalar GeNIe programı ve R programı içerisinde bulunan bnlearn paketi kullanılarak gerçekleştirilmiştir.
Birincil Dil | Türkçe |
---|---|
Bölüm | Makaleler |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 14 Ağustos 2014 |
Gönderilme Tarihi | 14 Ağustos 2014 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2013 Cilt: 6 Sayı: 1 |