Views
No views yet
constructor_results.csvconstructors.csvraces.csvLabelEncoder ile kategorik veriler sayısal hale getirildi.year, team_encoded, circuit_encodedpoints (takımın o yarışta aldığı puan)RandomForestRegressor eğitildi ve RMSE ≈ 4.42, R² ≈ 0.65 başarı elde edildi..pkl olarak kaydedildi.1pip install -r requirements.txt
2
3
4▶ Uygulamayı Çalıştır
5streamlit run app.py
6
7
8🔍 Model Dosyaları
9team_points_predictor.pkl → Eğitimli regresyon modeli
10
11team_encoder.pkl → Takım adlarını sayıya çeviren etiketleyici
12
13circuit_encoder.pkl → Pist ID’lerini sayıya çeviren etiketleyici
14
15
16🧠 Kullanım Örneği
17import joblib
18
19model = joblib.load('team_points_predictor.pkl')
20team_encoder = joblib.load('team_encoder.pkl')
21circuit_encoder = joblib.load('circuit_encoder.pkl')
22
23input_data = [[2020, team_encoder.transform(['Mercedes'])[0], circuit_encoder.transform(['monza'])[0]]]
24predicted_points = model.predict(input_data)
25print(f"Tahmin Edilen Puan: {predicted_points[0]:.2f}")
26
27
28
29🚀 Model Yüklemeleri
30Bu model aşağıdaki platformlara da yüklenebilir:
31
32🤗 Hugging Face: team_points_predictor.pkl + encoder’lar
33
34💻 GitHub: notebook, app.py, requirements.txt, README.md
35
36
37👤 Geliştirici
38Bu proje, yapay zekâ alanında uygulamalı portfolyo geliştirmek amacıyla oluşturulmuştur. Spor analitiği, veri mühendisliği ve makine öğrenimi alanlarının birleşimini temsil eder.
39
40