main models

README.md

@@ -1,3 +1,102 @@
----
-license: mit
----
+# 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.

earthquake_model.joblib

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:98e0718fbbb4470a5abcac117d7acd063b7251e732a364604d5777790a672654
+size 128495033

features.json

@@ -0,0 +1 @@
+["latitude", "longitude", "depth", "magnitude", "year", "month", "day", "hour", "minute", "second", "day_of_year", "weekday", "time_since_last_earthquake", "magnitude_change", "lat_lon_interaction"]

scaler.joblib

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:0fc55a5bc7f7990d17d2b7ab293cd1618f2414da625cfe61f9d614eca55f9a2c
+size 1343