Upload 2 files

app.py

@@ -0,0 +1,36 @@
+import streamlit as st
+import pandas as pd
+import numpy as np
+from sklearn.linear_model import LinearRegression
+import plotly.express as px
+import plotly.graph_objects as go
+
+# Uygulama başlığı
+st.title("TV Reklamı ve Satış Analizi")
+
+# Veriyi yükle
+data = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/amankharwal/Website-data/master/Advertising.csv")
+
+# İlk 5 satırı göster
+st.subheader("Veri Seti")
+st.write(data.head())
+
+# X ve y değerlerini ayır
+x = data["TV"].values.reshape(-1, 1)
+y = data["Sales"]
+
+# Modeli oluştur ve eğit
+model = LinearRegression()
+model.fit(x, y)
+
+# Tahminler için aralık oluştur
+x_range = np.linspace(x.min(), x.max(), 100)
+y_range = model.predict(x_range.reshape(-1, 1))
+
+# Grafiği oluştur
+fig = px.scatter(data, x='TV', y='Sales', opacity=0.65)
+fig.add_traces(go.Scatter(x=x_range, y=y_range, name='Linear Regresyon', mode='lines'))
+
+# Grafiği göster
+st.subheader("TV Reklamı ve Satış İlişkisi")
+st.plotly_chart(fig)

requirements.txt

@@ -0,0 +1,10 @@
+streamlit
+tensorflow
+opencv-python
+scikit-learn
+torch
+torchvision
+matplotlib
+transformers
+sentencepiece
+plotly