Multi-Class Prediction of Obesity Risk
Bu çalışmada, obezite riskini tahmin etmek için çeşitli fiziksel özellikler ve yaşam tarzı alışkanlıklarını içeren bir veri seti üzerinde makine öğrenimi örneği yapılmıştır. Veri seti, cinsiyet, yaş, boy, kilo gibi fiziksel özelliklerin yanı sıra obezite ile ilgili aile öyküsü, yeme alışkanlıkları, fiziksel aktivite sıklığı gibi faktörleri içermektedir.
Random Forest sınıflandırma algoritması kullanılarak obezite durumu tahmin edilmiştir ve modelin doğruluk oranı %89 olarak elde edilmiştir.
Çalışma sonucu elde edilen sonuçlara, görselleştirmelere ve ön işlemelere aşağıdaki linklerden ulaşabilirsiniz.
Pdf: Multi_Class_Prediction_of_Obesity_Risk
Kaggle Link:https://www.kaggle.com/code/umutcindiloglu/turkish-explained-eda-i-pre-pro-i-rfc-89-ac
Github Link: https://github.com/UmutCindiloglu/Multi-Class-Prediction-of-Obesity-Risk
