README.md

🧠 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.