Proje Özeti Bu proje, Kontr firmasının borsa verilerini kullanarak hisse senedi fiyatlarının gelecekteki değerlerini tahmin etmeyi amaçlayan bir makine öğrenimi uygulamasıdır. Verilerin derinlemesine analizi ve çeşitli regresyon modellerinin uygulanması ile finansal tahminlerin doğruluğunu artırmak hedeflenmiştir.

Kullanılan Teknikler ve Modeller Veri İşleme ve Temizlik: Eksik verilerin yönetimi, özelliklerin ölçeklenmesi ve temizlenmesi işlemleri. Makine Öğrenimi Modelleri: Lineer Regresyon, Random Forest, XGBoost, Destek Vektör Regresyonu (SVR), Lasso, Ridge, ElasticNet ve K-Nearest Neighbors (KNN) kullanılarak fiyat tahminleri yapıldı. Model Değerlendirme: Her modelin performansı, MSE, MAE, R² gibi metriklerle değerlendirildi ve en iyi sonuçları veren modeller belirlendi. Görselleştirme: Fiyat trendleri ve model sonuçları, anlaşılır grafiklerle sunularak verilerin görselleştirilmesi sağlandı. Proje Amaçları ve Katkılar Pazar Trendlerini Anlama: Kontr firmasının borsa verileri üzerinde yapılan tahminlerle pazar trendlerini ve olası fiyat hareketlerini anlamak. Yatırım Kararlarını Destekleme: Yatırımcılara, hisse senedi alım-satım kararlarında yardımcı olacak öngörüler sağlamak. Model Performansını Artırma: Farklı makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak model performansını değerlendirmek ve optimize etmek. Bu proje, finansal tahminler konusunda önemli bir adım atarak, veri bilimi ve makine öğrenimi alanındaki yeteneklerinizi sergilemek için mükemmel bir örnek teşkil eder.