2026
Yapay Zeka Destekli Bebek Beyin Ağırlığı Tahmin Sistemi
- Python
- Scikit-learn
- Pandas
- NumPy
- Streamlit
- Plotly
- SQLite
Genel bakış
Baş çevresi ölçümünden doğrusal regresyon ile bebek beyin ağırlığını tahmin ediyor. Model veri %70 eğitim, %30 test olarak bölünerek eğitildi ve R², MAE, MSE ile değerlendirildi. Tahminler Streamlit arayüzü üzerinden SQLite'a kaydediliyor.
01 · Problem
Bebeklerde beyin ağırlığı doğrudan ölçülemiyor. Baş çevresi gibi kolay ölçülen bir değerden tahmin yapılabilir mi, yapılırsa ne kadar güvenilir olur?
02 · Çözüm
Veri setini Pandas ile temizleyip %70 eğitim ve %30 test olarak böldüm ve scikit-learn ile doğrusal regresyon modeli eğittim. Model, Streamlit ile hazırladığım bir panelde canlı tahmin yapıyor; regresyon doğrusu Plotly ile çiziliyor ve tahminler SQLite'a kaydediliyor.
03 · Sonuç
Model yaklaşık 0,66 R² ve yaklaşık 59 gram ortalama mutlak hata ile çalışıyor (y = 0,26x + 354,84). Makine Öğrenmesi dersi projesi olarak, veri hazırlığından arayüze kadar uçtan uca bir ML akışı kuruldu.