📑 ARA SINAV PROJESİ GitHub Classroom Assignment

Aşağıdaki linki kullanarak GitHub Classroom Assignment reposunu kabul ederek, projenize başlayabilirsiniz.

https://classroom.github.com/a/d_L6NR7B

Genel Bakış

Bu ödev, YMT5270 - Yenilikçi Makine Öğrenme Ortamları dersi kapsamında verilen ara sınav projesidir. Bu projede, kod yazmadan görsel programlama aracı olan Orange Data Mining platformunu kullanarak veri analizi ve makine öğrenmesi uygulamaları geliştirmeniz beklenmektedir.

Proje Hedefleri

Bu projenin ana hedefleri:

1. Orange Data Mining platformunu etkili bir şekilde kullanabilme becerisi kazanmak
2. Keşifsel Veri Analizi (EDA) tekniklerini uygulamak
3. Seçilen veri setine uygun makine öğrenmesi yöntemlerini uygulamak
4. Veri görselleştirme ve sonuçları yorumlama becerilerini geliştirmek

Gereksinimler

Projeyi tamamlamak için aşağıdaki gereksinimleri yerine getirmeniz gerekmektedir:

1. Veri Seti Seçimi:
   • Kaggle, UCI Machine Learning Repository, Google Dataset Search gibi kaynaklardan bir veri seti seçilmelidir.
   • Veri seti tercihen en az 5 öznitelik ve 100 örnek içermelidir.
   • Veri setinin kaynağı ve lisans bilgileri belirtilmelidir.
2. Keşifsel Veri Analizi (EDA):
   • Veri seti içeriğinin tanımlanması
   • Temel istatistiklerin hesaplanması
   • Eksik verilerin tespit edilmesi ve işlenmesi
   • Aykırı değerlerin belirlenmesi
   • Öznitelikler arasındaki ilişkilerin incelenmesi
   • Uygun görselleştirmelerin yapılması (histogramlar, kutu grafikleri, dağılım grafikleri vb.)
3. Makine Öğrenmesi Uygulaması:
   • Veri setinize uygun olarak aşağıdakilerden BİRİNİ seçip uygulayınız:
     • Sınıflandırma: Hedef değişkeni kategorik ise
     • Regresyon: Hedef değişkeni sayısal ise
     • Kümeleme: Gözetimsiz öğrenme yaklaşımı kullanmak istiyorsanız
4. Değerlendirme ve Yorumlama:
   • Kullanılan modellerin performansının değerlendirilmesi
   • Sonuçların yorumlanması ve önerilerin sunulması

Teslim Edilecek Dosyalar

1. Doldurulmuş ReadMe_YourProject.md dosyası (şablonu bu repoda bulabilirsiniz)