Makine Öğreniminde Keşifsel Veri Analizinin Önemi: Senaryo Tabanlı Yaklaşım
Bu proje Makine Öğrenimi sürecinde Keşfisle Veri Analizi'nin önemini vurgulamak için oluşturulmuştur.
Yedi farklı senaryo üzerinden, veri setini model uygulamadan önce derinlemesine analiz etmenin ve
anlamanın sonuçları nasıl etkilediğini göstermeyi hedeflemiştir.
Proje içerisinde Doğrusal Regresyon, Karar Ağacı, Rastgele Ormanlar ve SHAP tabanlı özellik önem analizi
gibi çeşitli makine öğrenimi algoritmaları kullanılarak, eksik veriler ve özellik seçimi gibi yaygın karşılaşın
durumlar ele alınmıştır.
Ana hedef, veri keşfinin isteğe bağlı bir adım olmadığını, sağlıklı ve doğru tahminler yapılabilmesi için
vazgeçilmez bir temel olduğunu göstermektir.