Logistic Regression ve KNN ile EDA ve Sınıflandırma

Sağlık verileri kritik bilgiler barındırır, ancak anlamlı örüntüler çıkarmak yapılandırılmış analiz gerektirir. Tıbbi veri setlerini nasıl temizleyeceğinizi, keşfedeceğinizi ve modelleyeceğinizi anlamak, veri bilimi adayları için temel bir beceridir. Bu yazılı kılavuzda, ham verilerden tahmine dayalı içgörülere geçiş yapacaksınız. Kapsamlı keşifçi veri analizi (EDA) yapmayı, özellik dağılımlarını anlamayı ve gerçek dünyadaki bir meme kanseri veri setine Lojistik Regresyon (Logistic Regression) ve K-En Yakın Komşu (KNN) gibi sınıflandırma algoritmaları uygulamayı öğreneceksiniz. Ne öğreneceksiniz: - Temel veri bilimi kavramlarını ve sınıflandırma boru hattını (pipeline) anlamak - Keşifçi veri analizi kullanarak özellik dağılımlarını analiz etmek ve örüntüleri belirlemek - Tıbbi veri setlerini makine öğrenmesi modelleri için hazırlamak ve ön işleme tabi tutmak - Lojistik Regresyon (Logistic Regression) ve K-En Yakın Komşu (KNN) algoritmalarını uygulamak - Hassasiyet (precision), duyarlılık (recall) ve F1-skoru gibi temel metrikleri kullanarak model performansını değerlendirmek - Sağlık tahminleri için en iyi sınıflandırma modelini karşılaştırmak ve seçmek Bu kılavuz, temiz ve yapılandırılmış Python kod parçacıkları kullanarak özellik mühendisliği ve model uygulaması konusunda size rehberlik etmeden önce temel terminoloji ve veri keşfi teknikleriyle başlar. Bu içerik, ileri düzey ön koşul gerektirmeksizin sınıflandırma görevlerinde güçlü bir temel oluşturmak isteyen yeni başlayanlar için tasarlanmıştır. Tıbbi verileri keşfetmeye ve ilk sınıflandırma modellerinizi bugün oluşturmaya başlayın.