---
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'}")