PySpark MLlib ile Diyabet Tahmini

1 saat süren bu proje tabanlı kursta, hastaları diyabetik veya diyabetik olmayan olarak sınıflandırmak için PySpark MLlib kullanarak bir lojistik regresyon modeli oluşturmayı öğreneceksiniz. Popüler Pima Kızılderilileri Diyabet veri setini kullanacağız. Amacımız, diyabet sınıflandırması için PySpark makine öğrenimi kütüphanesinden basit bir lojistik regresyon sınıflandırıcısı kullanmaktır. Projenin tamamını PySpark kurulumu ile Google Colab ortamında gerçekleştireceğiz. Bu projeyi tamamlamak için ücretsiz bir Gmail hesabına ihtiyacınız olacak. Lütfen bu projedeki veri setinin ve modelin gerçek hayatta kullanılamayacağı gerçeğinin farkında olun. Bu verileri yalnızca eğitim amaçlı kullanıyoruz. Bu projenin sonunda, diyabetik ve diyabetik olmayan hastalar arasında sınıflandırma yapmak için PySpark MLlib kullanarak lojistik regresyon sınıflandırıcısını oluşturabileceksiniz. Ayrıca Google Colab ortamında PySpark'ı kurup çalıştırabileceksiniz. Ek olarak, verileri analiz için temizleyip hazırlayabileceksiniz. Python programlama diline aşina olmalı ve Lojistik Regresyon algoritması hakkında teorik bir anlayışa sahip olmalısınız. Ücretsiz bir Gmail hesabına ihtiyacınız olacak