import streamlit as st import pandas as pd import pickle import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, StandardScaler from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix, roc_curve, auc from io import StringIO # Sayfa ayarları st.set_page_config(page_title="Müşteri Kaybı Tahmin Uygulaması", page_icon=":telephone_receiver:", layout="wide") # Veriyi yükle (sadece bir kere yüklemek için @st.cache kullanıyoruz) @st.cache_data() def load_data(): df = pd.read_csv('churn.csv') return df df = load_data() # --- Arayüz --- st.title("Müşteri Kaybı Tahmin Uygulaması") # --- Sidebar (Sol Menü) --- st.sidebar.header("Navigasyon") page = st.sidebar.radio("Sayfa Seçin:", ["Veri İnceleme", "Model ve Tahmin"]) # --- Veri İnceleme Sayfası --- if page == "Veri İnceleme": st.header("Veri Seti İnceleme") if st.checkbox("Veri Setini Göster"): st.subheader("Veri Seti") st.dataframe(df) if st.checkbox("Özet İstatistikleri Göster"): st.subheader("Özet İstatistikler") st.write(df.describe()) if st.checkbox("Sütun Bilgilerini Göster"): st.subheader("Sütun Bilgileri") buffer = StringIO() df.info(buf=buffer) s = buffer.getvalue() st.text(s) # --- Görselleştirme --- st.header("Veri Görselleştirme") if st.checkbox("Sayısal Değişken Dağılımları"): st.subheader("Sayısal Değişken Dağılımları") for col in ['tenure', 'MonthlyCharges', 'TotalCharges']: fig, ax = plt.subplots() sns.histplot(df[col], kde=True, ax=ax) st.pyplot(fig) if st.checkbox("Kategorik Değişken Dağılımları"): st.subheader("Kategorik Değişken Dağılımları") for col in ['gender', 'SeniorCitizen', 'Partner', 'Dependents', 'PhoneService', 'MultipleLines', 'InternetService', 'OnlineSecurity', 'OnlineBackup', 'DeviceProtection', 'TechSupport', 'StreamingTV', 'StreamingMovies', 'Contract', 'PaperlessBilling', 'PaymentMethod', "Churn"]: fig, ax = plt.subplots() sns.countplot(x=col, data=df, ax=ax) st.pyplot(fig) if st.checkbox("Churn Dağılımı"): st.subheader("Churn Dağılımı") fig, ax = plt.subplots() sns.countplot(x='Churn', data=df, ax=ax) st.pyplot(fig) if st.checkbox("Cinsiyete Göre Churn Dağılımı"): st.subheader("Cinsiyete Göre Churn Dağılımı") fig, ax = plt.subplots() sns.countplot(x='gender', hue='Churn', data=df, ax=ax) st.pyplot(fig) # --- Model ve Tahmin Sayfası --- elif page == "Model ve Tahmin": st.header("Müşteri Kaybı Tahmini") # Preprocess the data df_model = df.copy() # TotalCharges sütununu sayısal yap ve eksik değerleri doldur df_model['TotalCharges'] = pd.to_numeric(df_model['TotalCharges'], errors='coerce') df_model['TotalCharges'].fillna(df_model['TotalCharges'].median(), inplace=True) # Kategorik sütunları Label Encoding ile sayısal hale getir label_enc = LabelEncoder() for col in df_model.select_dtypes(include=['object']).columns: if col != 'customerID': df_model[col] = label_enc.fit_transform(df_model[col]) # --- Kullanıcıdan girdi al --- def user_input_features(): features = {} col1, col2 = st.columns(2) # 'TotalCharges' sütununu sayısal yap ve boş değerleri 0 ile doldur (geçici çözüm) df['TotalCharges'] = pd.to_numeric(df['TotalCharges'], errors='coerce') df['TotalCharges'] = df['TotalCharges'].fillna(0) with col1: features['gender'] = st.selectbox("Cinsiyet", df['gender'].unique()) features['SeniorCitizen'] = st.selectbox("Yaşlı Mı?", df['SeniorCitizen'].unique()) features['Partner'] = st.selectbox("Partneri Var Mı?", df['Partner'].unique()) features['Dependents'] = st.selectbox("Bağımlı Kişi Var Mı?", df['Dependents'].unique()) features['PhoneService'] = st.selectbox("Telefon Hizmeti Var Mı?", df['PhoneService'].unique()) # MultipleLines için özel durum (PhoneService'e göre seçenekleri güncelle) if features['PhoneService'] == 'Yes': features['MultipleLines'] = st.selectbox("Çoklu Hat Var Mı?", ['Yes', 'No']) else: features['MultipleLines'] = st.selectbox("Çoklu Hat Var Mı?", ['No phone service']) features['OnlineSecurity'] = st.selectbox("Çevrimiçi Güvenlik Var Mı?", df['OnlineSecurity'].unique()) features['OnlineBackup'] = st.selectbox("Çevrimiçi Yedekleme Var Mı?", df['OnlineBackup'].unique()) with col2: features['DeviceProtection'] = st.selectbox("Cihaz Koruması Var Mı?", df['DeviceProtection'].unique()) features['TechSupport'] = st.selectbox("Teknik Destek Var Mı?", df['TechSupport'].unique()) features['StreamingTV'] = st.selectbox("TV Yayını Var Mı?", df['StreamingTV'].unique()) features['StreamingMovies'] = st.selectbox("Film Yayını Var Mı?", df['StreamingMovies'].unique()) features['Contract'] = st.selectbox("Sözleşme Türü", df['Contract'].unique()) features['PaperlessBilling'] = st.selectbox("Kağıtsız Fatura Var Mı?", df['PaperlessBilling'].unique()) features['PaymentMethod'] = st.selectbox("Ödeme Yöntemi", df['PaymentMethod'].unique()) features['tenure'] = st.slider("Müşteri Olma Süresi (Ay)", 0, 72, 12) features['MonthlyCharges'] = st.slider("Aylık Ücret", 0, 150, 50) features['TotalCharges'] = st.slider("Toplam Ücret", 0, int(df['TotalCharges'].max()), int(df['TotalCharges'].median())) # InternetService'i sona ekle, çünkü diğer özelliklerin seçimine bağlı features['InternetService'] = st.selectbox("İnternet Servisi", df['InternetService'].unique()) return pd.DataFrame(features, index=[0]) input_df = user_input_features() # --- Modeli Eğit ve Tahmin Yap --- X = df_model.drop(columns=['Churn', 'customerID']) y = df_model['Churn'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) scaler = StandardScaler() X_train = scaler.fit_transform(X_train) X_test = scaler.transform(X_test) # --- Değişiklikler --- # 1. Eğitim verisinin sütun sırasını kaydet column_order = X.columns for col in input_df.select_dtypes(include=['object']).columns: input_df[col] = input_df[col].astype(str) # Her ihtimale karşı, object tipindeki sütunları stringe çevir for col in input_df.columns: if input_df[col].dtype == object or input_df[col].dtype == str : input_df[col] = pd.Categorical(input_df[col], categories=df[col].unique()) input_df[col] = input_df[col].cat.codes # 2. Girdi verisini eğitim verisinin sütun sırasına göre düzenle input_df = input_df.reindex(columns=column_order) # --- Değişiklikler Son --- input_df = scaler.transform(input_df) input_df = pd.DataFrame(input_df, columns=column_order) # scaler.transform sonrası tekrar isimlendir # Modeli yükle model = LogisticRegression() model.fit(X_train, y_train) # Modeli tekrar burada eğitiyoruz if st.button('Tahmin Yap'): prediction = model.predict(input_df) prediction_proba = model.predict_proba(input_df) st.subheader("Tahmin Sonucu:") if prediction[0] == 0: st.success("Bu müşterinin kayıp **OLMAYACAĞI** tahmin ediliyor. :thumbsup:") else: st.error("Bu müşterinin kayıp **OLACAĞI** tahmin ediliyor. :thumbsdown:") st.subheader("Tahmin Olasılıkları:") st.write(f"Kayıp Olmama Olasılığı: **{prediction_proba[0][0]:.2f}**") st.write(f"Kayıp Olma Olasılığı: **{prediction_proba[0][1]:.2f}**") # --- Model Performansı --- st.header("Model Performansı") y_pred = model.predict(X_test) st.subheader("Sınıflandırma Raporu") st.text(classification_report(y_test, y_pred)) st.subheader("Karışıklık Matrisi") fig, ax = plt.subplots() sns.heatmap(confusion_matrix(y_test, y_pred), annot=True, fmt='d', cmap='Blues', ax=ax) st.pyplot(fig) st.subheader("ROC Eğrisi") y_prob = model.predict_proba(X_test)[:, 1] fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_test, y_prob) roc_auc = auc(fpr, tpr) fig, ax = plt.subplots() ax.plot(fpr, tpr, color='blue', lw=2, label=f"ROC Curve (AUC = {roc_auc:.2f})") ax.plot([0, 1], [0, 1], color='red', lw=2, linestyle='--') ax.set_xlabel("False Positive Rate") ax.set_ylabel("True Positive Rate") ax.set_title("Receiver Operating Characteristic (ROC) Curve") ax.legend(loc="lower right") st.pyplot(fig)