Iris Veri Seti Analizi ve Görselleştirme

Veri Yükleme ve Keşif

Sayfa, yerel data/iris.csv dosyasını otomatik yükler.

İlk Satırlar

Görselleştirmeler

Python ile Modelleme (KNN)

Aşağıda KNN sınıflandırıcı ile örnek eğitim-değerlendirme akışı yer alır. İndirilebilir Jupyter defteri de mevcuttur.

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix

# Veri setini yükle (repo içinden)
df = pd.read_csv('../site/data/iris.csv')

# Özellik/etiket ayır
X = df.drop('species', axis=1)
y = df['species']

# Eğitim/test böl
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.30, random_state=42, stratify=y)

# Standartlaştır
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

# KNN eğit
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)
knn.fit(X_train, y_train)

# Değerlendir
y_pred = knn.predict(X_test)
print(confusion_matrix(y_test, y_pred))
print(classification_report(y_test, y_pred))

Jupyter Notebook’u indir · Colab’da aç