README.md

metadata

title: Diamond Price Prediction
emoji: 💎
colorFrom: blue
colorTo: indigo
sdk: streamlit
sdk_version: 1.56.0
app_file: app.py
pinned: false

Harika bir fikir! Tüm süreci (ayarlar, açıklamalar ve teknik bilgiler) tek bir README.md dosyasında birleştirdim. Bu dosya, Hugging Face Space'inin hem düzgün çalışmasını sağlayacak hem de profesyonel bir görünüm sunacaktır.

Hugging Face'deki README.md dosyasının içine şunları kopyalayıp yapıştırabilirsin:

YAML

title: Diamond Price Prediction emoji: 💎 colorFrom: blue colorTo: indigo sdk: streamlit sdk_version: 1.32.0 app_file: app.py pinned: false

💎 Diamond Price Prediction (Elmas Fiyat Tahmini)

TR: Bu proje, elmasların fiziksel özelliklerini kullanarak piyasa değerini tahmin eden bir makine öğrenmesi uygulamasıdır. EN: This project is a machine learning application that predicts the market value of diamonds using their physical characteristics.

📊 Project Overview / Proje Özeti

TR:

• Model: CatBoost Regressor (Tüm veri seti ile eğitilmiştir)
• Başarı Oranı (R²): %98.05
• Hata Payı (RMSE): $556.08
• Veri Seti: Kaggle Diamonds Dataset (53,940 örnek)

EN:

• Model: CatBoost Regressor (Trained on the entire dataset)
• Accuracy (R²): 98.05%
• Error (RMSE): $556.08
• Dataset: Kaggle Diamonds Dataset (53,940 samples)

🚀 Features / Özellikler

TR:

• Karat, Kesim, Renk, Berraklık gibi temel özellikleri analiz eder.
• Gerçek zamanlı ve interaktif fiyat tahmini yapar.
• Kullanıcı dostu ve iki dilli (TR/EN) Streamlit arayüzüne sahiptir.

EN:

• Analyzes core features like Carat, Cut, Color, and Clarity.
• Provides real-time and interactive price predictions.
• Features a user-friendly and bilingual (TR/EN) Streamlit interface.

🛠️ Tech Stack / Kullanılan Teknolojiler

• Language: Python
• Interface: Streamlit
• ML Algorithm: CatBoost
• Data Processing: Pandas, Scikit-learn
• Model Storage: Joblib

🧑‍💻 Author / Hazırlayan

Esma

---