This code loads a data set containing biomechanical features of orthopedic patients, normalizes it, and then performs classification operations on this data set using logistic regression, k-nearest neighbors, naive bayes, random forest, support vector machines, and decision tree classification algorithms. It also visualizes accuracy rates for different k values to determine the best k value for k-nearest neighbors.
my kaggle profile: https://www.kaggle.com/aakcay
Bu kod, ortopedik hastalara ait biyomekanik özellikleri içeren bir veri setini yükler, normalize eder ve ardından logistic regression, k-nearest neighbors, naive bayes, random forest, support vector machines, ve decision tree sınıflandırma algoritmalarını kullanarak bu veri seti üzerinde sınıflandırma işlemleri gerçekleştirir. Ayrıca, k-nearest neighbors için en iyi k değerini belirlemek için farklı k değerleri için doğruluk oranlarını görselleştirir.
kaggle profilim: https://www.kaggle.com/aakcay