| # DepremData 🌍 | |
| Deprem verilerini analiz etmek ve deprem tahmin modeli oluşturmak için geliştirilmiş makine öğrenmesi projesi. | |
| ## 📋 Proje Hakkında | |
| Bu proje, deprem verilerini kullanarak makine öğrenmesi modelleri oluşturmayı amaçlamaktadır. Proje kapsamında: | |
| - Deprem verilerinin ön işlenmesi | |
| - Özellik mühendisliği | |
| - Tahmin modeli eğitimi | |
| - Model değerlendirme ve test | |
| ## 🗂️ Dosya Yapısı | |
| ``` | |
| depremdata/ | |
| ├── README.md # Proje dokümantasyonu | |
| ├── features.json # Model özellikleri listesi | |
| ├── earthquake_model.joblib # Eğitilmiş deprem tahmin modeli | |
| ├── scaler.joblib # Veri ölçeklendirme modeli | |
| └── .git/ # Git versiyon kontrolü | |
| ``` | |
| ## 🔬 Özellikler | |
| Modelde kullanılan özellikler: | |
| - **Coğrafi Bilgiler**: enlem, boylam, derinlik | |
| - **Deprem Özellikleri**: magnitüd | |
| - **Zamansal Bilgiler**: yıl, ay, gün, saat, dakika, saniye | |
| - **Türetilmiş Özellikler**: yılın günü, hafta günü, son depremden geçen süre | |
| - **Etkileşim Özellikleri**: magnitüd değişimi, enlem-boylam etkileşimi | |
| ## 🚀 Kullanım | |
| ### Model Yükleme | |
| ```python | |
| import joblib | |
| # Modeli yükle | |
| model = joblib.load('earthquake_model.joblib') | |
| scaler = joblib.load('scaler.joblib') | |
| # Özellikleri yükle | |
| import json | |
| with open('features.json', 'r') as f: | |
| features = json.load(f) | |
| ``` | |
| ### Tahmin Yapma | |
| ```python | |
| # Örnek veri ile tahmin | |
| import numpy as np | |
| # Yeni veri hazırlama (features.json'daki sıraya göre) | |
| new_data = np.array([[latitude, longitude, depth, magnitude, year, month, day, | |
| hour, minute, second, day_of_year, weekday, | |
| time_since_last_earthquake, magnitude_change, | |
| lat_lon_interaction]]) | |
| # Veriyi ölçeklendir | |
| scaled_data = scaler.transform(new_data) | |
| # Tahmin yap | |
| prediction = model.predict(scaled_data) | |
| ``` | |
| ## 📊 Model Performansı | |
| Model eğitildiğinde aşağıdaki metrikler kullanılarak değerlendirilmiştir: | |
| - Mean Squared Error (MSE) | |
| - Root Mean Squared Error (RMSE) | |
| - Mean Absolute Error (MAE) | |
| - R² Score | |
| ## 🛠️ Gereksinimler | |
| - Python 3.7+ | |
| - scikit-learn | |
| - pandas | |
| - numpy | |
| - joblib | |
| ## 📄 Lisans | |
| Bu proje MIT lisansı altında dağıtılmaktadır. | |
| ## 🤝 Katkıda Bulunma | |
| Katkıda bulunmak isterseniz: | |
| 1. Bu depoyu fork edin | |
| 2. Yeni bir özellik dalı oluşturun (`git checkout -b feature/yeni-ozellik`) | |
| 3. Değişikliklerinizi commit edin (`git commit -am 'Yeni özellik eklendi'`) | |
| 4. Dalı push edin (`git push origin feature/yeni-ozellik`) | |
| 5. Bir Pull Request oluşturun | |
| ## 📞 İletişim | |
| Proje hakkında sorularınız için lütfen GitHub Issues bölümünü kullanın. | |
| --- | |
| **⚠️ Önemli Not**: Bu proje eğitim ve araştırma amaçlıdır. Gerçek deprem tahminleri için resmi kurumların uyarılarını takip ediniz. |