talhatastepe/Ormanyanginiyayilmahizi

Bu çalışma, UCI Machine Learning Repository'den alınan ve temizlenmiş olan Algerian Forest Fires Dataset üzerinde gerçekleştirilmiştir. Çalışma kapsamında yalnızca R1 veri seti kullanılmıştır. R1 veri seti, çevresel ve iklimsel faktörlere dayalı olarak yangınların yayılımını analiz etmek için hazırlanmıştır. # Örüntü Tanıma: Orman Yangını Yayılma Hızı Tahmini ## Proje Bilgileri - **Kurum:** İstanbul Medeniyet Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü - **Proje Tipi:** Örüntü Tanıma Projesi - **Grup No:** 16 - **Geliştirici:** Talha Taştepe - **Veri Kümesi:** Algerian Forest Fires Dataset (R1) - **k-Fold:** 2 - **Kullanılan Algoritmalar:** Linear Regression, XGBoost - **Teslim Tarihi:** 11/01/2025 ## 1. GİRİŞ ### 1.1 Veri Kümelerinin Tanıtımı Bu çalışma, UCI Machine Learning Repository'den alınan ve temizlenmiş olan Algerian Forest Fires Dataset üzerinde gerçekleştirilmiştir. Çalışma kapsamında yalnızca R1 veri seti kullanılmıştır. R1 veri seti, çevresel ve iklimsel faktörlere dayalı olarak yangınların yayılımını analiz etmek için hazırlanmıştır. Veri setinin detayları: #### Öznitelikler (feat): Çevresel ve iklimsel faktörlere dair toplam 243 satır ve 9 sütun içermektedir: | Öznitelik | Açıklama | Değer Aralığı | |-----------|----------|---------------| | Temp | Öğle sıcaklığı (maksimum sıcaklık), °C | 22 - 42 | | RH | Bağıl nem, % | 21 - 90 | | Ws | Rüzgar hızı, km/s | 6 - 29 | | Rain | Günlük yağış miktarı, mm | 0 - 16.8 | | FFMC | İnce Yakıt Nem Kodu | 28.6 - 92.5 | | DMC | Duff Nem Kodu | 1.1 - 65.9 | | DC | Kuraklık Kodu | 7 - 220.4 | | ISI | Başlangıç Yayılma İndeksi, yangın yayılma hızı | 0 - 18.5 | | BUI | Büyüme İndeksi | 1.1 - 68 | #### Hedef Değişken (lbl): Modelleme için tahmin edilmek istenen hedef değişkeni temsil eder ve toplamda 243 satır ve 1 sütun içermektedir. Bu çalışma kapsamında, hedef değişken olarak "ISI" (Başlangıç Yayılma İndeksi) seçilmiştir. Bu veri seti, çevresel faktörlerin yangının yayılma hızı üzerindeki etkilerini incelemek ve yangının yayılma hızını tahmin etmek amacıyla kullanılmıştır. Çalışmada, doğrusal ve doğrusal olmayan modellerin (Linear Regression ve XGBoost) performansları karşılaştırılmıştır. ### 1.2 Kullanılan Algoritmaların Özellikleri #### Doğrusal Regresyon (Linear Regression) Bu algoritma, girdiler (örneğin …