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:

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'}")