|
--- |
|
license: apache-2.0 |
|
language: |
|
- tr |
|
metrics: |
|
- accuracy |
|
- f1 |
|
- precision |
|
- recall |
|
--- |
|
# Diyabet Tahmin Modeli |
|
|
|
## Model Açıklaması |
|
Bu model, diyabet hastalığını tahmin etmek için eğitilmiş bir sınıflandırma modelidir. Model, çeşitli özellikleri (örneğin, glikoz, BMI, yaş vb.) kullanarak, bir kişinin diyabet olup olmadığını tahmin eder. |
|
|
|
## Eğitim Verisi |
|
Model, [diabetes.csv] veri setiyle eğitildi. Veri setinde 8 özellik ve 1 hedef değişken bulunmaktadır. |
|
|
|
- **Özellikler:** Hamilelikler, Glikoz, İnsülin, BMI, Diyabet Soy Ağacı Fonksiyonu, Yaş |
|
- **Hedef:** Diyabet (1: Pozitif, 0: Negatif) |
|
|
|
## Eğitim Süreci |
|
|
|
- **Model:** AdaBoostClassifier |
|
- **Veri Seti:** diabetes.csv |
|
- **Metod:** AdaBoost sınıflandırıcısı kullanılarak eğitildi. |
|
- **Hiperparametreler:** |
|
- n_estimators: 50 |
|
- learning_rate: 1.0 |
|
- random_state: 42 |
|
|
|
## Performans Metrikleri |
|
Modelin doğruluğu ve diğer metrikleri aşağıdaki gibidir: |
|
|
|
-Accuracy: 78.57% |
|
-Precision: 66.18% |
|
-Recall: 81.82% |
|
-F1 Score: 73.17% |
|
|
|
## Kullanım |
|
Modeli kullanarak diyabet tahmini yapmak için aşağıdaki örneği kullanabilirsiniz: |
|
|
|
```python |
|
import pickle |
|
|
|
# Modeli yükle |
|
with open('diyabettahminadaboost.pkl', 'rb') as model_file: |
|
model = pickle.load(model_file) |
|
|
|
# Özellikleri tanımlayın |
|
features = [[5, 130, 80, 28.0, 0.6, 50]] # Örnek veri |
|
|
|
# Tahmin yap |
|
prediction = model.predict(features) |
|
print(f"Diyabet tahmini: {'Pozitif' if prediction[0] == 1 else 'Negatif'}") |
