Bu proje, araba fiyat tahmini için kullanılabilecek bir modelin geliştirilmesini amaçlamaktadır. Aşağıdaki adımları içermektedir:
- Eksik veri kontrolü
- Araçların vites türlerine göre dağılım analizi
- Araç yaş dağılımı incelemesi
- Fiyat sütunundaki verilerin dağılımının analizi
- Fiyat ve kilometre değişkenleri arasındaki ilişkinin incelenmesi
- Araç yaş ve fiyat değişkenleri arasındaki ilişkinin belirlenmesi ve görselleştirilmesi
- Korelasyon haritası oluşturulması
- Aykırı verilerin tespiti ve temizlenmesi
- String değerlerin modele uygun hale getirilmesi
- Derin öğrenme modelinin oluşturulması
- Flask ile modelin bağlanması
- Örnek bir tahminin gerçekleştirilmesi
Her sütunda eksik değer olup olmadığı kontrol edilir.
Vites türlerine göre araçların dağılımı görselleştirilir.
Araçların yaş dağılımı görselleştirilir.
Fiyat sütunundaki verilerin dağılımı istatistiksel olarak incelenir.
Fiyat ile kilometre değişkenleri arasındaki ilişki görselleştirilir.
Araç yaşının fiyatı nasıl etkilediği görselleştirilir ve doğrusal ilişki olup olmadığı kontrol edilir.
Veri setindeki tüm değişkenler arasındaki korelasyon haritası oluşturulur.
Boxplot veya IQR yöntemleri kullanılarak aykırı değerler tespit edilir ve temizlenir.
Kategorik değerler sayısallaştırılır veya sayısal değişkenlere dönüştürülür.
Derin öğrenme modeli için bir model oluşturulur.
Flask kullanılarak bir web uygulaması oluşturulur ve model bu uygulamaya entegre edilir.
Web uygulaması aracılığıyla kullanıcıdan girdi alınır ve model kullanılarak bir tahmin yapılır.