YAML Metadata Warning:empty or missing yaml metadata in repo card
Check out the documentation for more information.
🧠 Risk Prediction Classification Model
Bu loyiha foydalanuvchi kiritgan ma’lumotlarga asoslanib risk ehtimolini bashorat qiluvchi Machine Learning modelini o‘z ichiga oladi. Model Logistic Regression algoritmi yordamida o‘qitilgan va saqlangan model fayli orqali yangi ma’lumotlar uchun natija chiqaradi.
Loyiha o‘quv va tajriba maqsadida yaratilgan.
🚀 Imkoniyatlar
O‘qitilgan modelni yuklash
Foydalanuvchi kiritgan qiymatlar asosida bashorat qilish
Natijani 0 yoki 1 ko‘rinishida chiqarish
Risk ehtimolligini foizda ko‘rsatish
Terminal orqali interaktiv ishlash
📦 Texnologiyalar
Python
NumPy
Pandas
Scikit-learn
Joblib
📁 Loyiha tuzilishi project/ │ ├── risk_model.pkl # O‘qitilgan model ├── predict.py # Foydalanuvchi kiritib ishlatadigan dastur ├── main.py # Modelni o‘qitish kodi └── README.md
⚙️ O‘rnatish
Kerakli kutubxonalarni o‘rnating:
pip install numpy pandas scikit-learn joblib
▶️ Ishga tushirish
Terminalda quyidagi buyruqni bajaring:
python predict.py
Dastur foydalanuvchidan quyidagi ma’lumotlarni so‘raydi:
yosh
oylik daromad
qarz miqdori
ish staji
Shundan so‘ng model bashorat natijasini chiqaradi.
🧩 Model qanday ishlaydi
Model Logistic Regression algoritmidan foydalanadi.
Natija quyidagicha talqin qilinadi:
0 → risk past
1 → risk yuqori
Ehtimollik qiymati ham chiqariladi.
Agar ehtimollik ≥ 0.5 → risk yuqori Agar ehtimollik < 0.5 → risk past
💾 Modelni yuklab ishlatish misoli import numpy as np import joblib
loaded_model = joblib.load("risk_model.pkl")
sample = np.array([[30, 400, 3500, 1]]) prediction = loaded_model.predict(sample) probability = loaded_model.predict_proba(sample)
print("Natija:", prediction) print("Ehtimollik:", probability)
☁️ Modelni ulashish
Modelni internetda ulashish uchun Hugging Face platformasiga yuklash mumkin.
📌 Eslatma
Bu loyiha faqat o‘rganish va tajriba maqsadida yaratilgan. Natijalar real hayotiy qarorlar uchun ishlatilmasligi kerak.