MI-POWER Empowerment Programı Final Case: Kalp Hastalığı Veri Analizi Flask Uygulaması

Bu uygulamada, Kalp Hastalığı Tahmini veri seti kullanılarak yapılan bir veri analizi projesini ele almaktadır. Amaç, klinik değişkenlerle bireylerin kalp hastalığı riskini tahmin etmektir.

Uygulanan Veri Analiz Yöntemleri

1-Kategorik ve Sayısal Değişkenlerin Belirlenmesi

2-Eksik Değerlerin (Missing Values) Analizi

3-Kategorik Değişken Analizi

4-Sayısal Değişken Analizi

5-Hedef Değişken Analizi (Kategorik&Sayısal)

6-Aykırı Değerlerin Analizi ve IQR Yöntemi ile Tespiti

7-Aykırı Değerler için Min-Max ölçeklendirmesi

8-Encoding (Label Encoding)

9-Korelasyon Analizi

10-Feature Scaling

11-Random Forest Classifier

12-Confusion Matrix

13-Sınıflandırma Parametreleri

Kurulum

1. Depoyu klonlayın:

• git clone https://github.com/betulaltunl/MI-POWER_Final_Case.git

2. Proje dizinine gidin:

• cd heart-disease-flask-app

3. Sanal ortamı etkinleştirin:

   Windows için :

   • .\env\Scripts\activate

   macOS ve Linux için:

   • source env/bin/activate

4. Install the required dependencies:

• pip install -r requirements.txt

Kullanım

1- Kalp hastalığı veri setini aşağıdaki linkden indirip bir CSV dosyası olarak kaydedin:

Heart Disease Veri Seti

2- Flask uygulamasını çalıştırın:

• flask run

3- Web tarayıcınızda görüntüleyin

4- Sağlanan formu kullanarak CSV veri dosyanızı yükleyin.

Proje Yapısı

• app.py: Ana Flask uygulama dosyası.

• templates/: HTML şablonlarını içeren dizin.

• index.html: Kullanıcıların veri setini yüklediği ana sayfa.

• result.html: Analiz sonuçlarının görüntülendiği sayfa.

• requirements.txt: Proje için gerekli Python paketlerinin listesi.

• README.md: Bu readme dosyası.

Proje Ekran Görüntüleri