Upload 3 files

README.md

@@ -1,3 +1,85 @@
 ---
-license: mit
+tags:
+- machine-learning
+- regression
+- sports-analytics
+- formula1
+- streamlit
+- huggingface
 ---
+
+# 🏎️ F1 Team Points Predictor
+
+Bu proje, 1950–2020 yılları arasındaki Formula 1 yarış verilerini kullanarak bir takımın bir yarışta alacağı puanı tahmin etmeye yönelik bir regresyon modeli içerir. Takım adı, yarış yılı ve pist bilgileri modele verilerek tahmini puan çıktısı elde edilir.
+
+## 📌 Kullanılan Veri Seti
+
+- Kaggle → [Formula 1 World Championship (1950 - 2020)](https://www.kaggle.com/datasets/rohanrao/formula-1-world-championship-1950-2020)
+
+Kullanılan dosyalar:
+- `constructor_results.csv`
+- `constructors.csv`
+- `races.csv`
+
+## 🧪 Proje Adımları
+
+1. Veriler birleştirildi ve her yarış için takım, yıl, pist bilgileri çıkarıldı.
+2. `LabelEncoder` ile kategorik veriler sayısal hale getirildi.
+3. Model girdisi: `year`, `team_encoded`, `circuit_encoded`
+4. Model hedefi: `points` (takımın o yarışta aldığı puan)
+5. `RandomForestRegressor` eğitildi ve RMSE ≈ 4.42, R² ≈ 0.65 başarı elde edildi.
+6. Model ve encoder’lar `.pkl` olarak kaydedildi.
+7. Kullanıcı arayüzü Streamlit ile geliştirildi.
+
+## 🖥️ Streamlit Arayüzü
+
+Kullanıcı:
+- Yıl (slider ile)
+- Takım (seçim kutusu)
+- Pist ID (seçim kutusu)
+
+seçerek puan tahmini alabilir.
+
+## 📦 Gereksinimler
+
+```bash
+pip install -r requirements.txt
+
+
+▶ Uygulamayı Çalıştır
+streamlit run app.py
+
+
+🔍 Model Dosyaları
+team_points_predictor.pkl → Eğitimli regresyon modeli
+
+team_encoder.pkl → Takım adlarını sayıya çeviren etiketleyici
+
+circuit_encoder.pkl → Pist ID’lerini sayıya çeviren etiketleyici
+
+
+🧠 Kullanım Örneği
+import joblib
+
+model = joblib.load('team_points_predictor.pkl')
+team_encoder = joblib.load('team_encoder.pkl')
+circuit_encoder = joblib.load('circuit_encoder.pkl')
+
+input_data = [[2020, team_encoder.transform(['Mercedes'])[0], circuit_encoder.transform(['monza'])[0]]]
+predicted_points = model.predict(input_data)
+print(f"Tahmin Edilen Puan: {predicted_points[0]:.2f}")
+
+
+
+🚀 Model Yüklemeleri
+Bu model aşağıdaki platformlara da yüklenebilir:
+
+🤗 Hugging Face: team_points_predictor.pkl + encoder’lar
+
+💻 GitHub: notebook, app.py, requirements.txt, README.md
+
+
+👤 Geliştirici
+Bu proje, yapay zekâ alanında uygulamalı portfolyo geliştirmek amacıyla oluşturulmuştur. Spor analitiği, veri mühendisliği ve makine öğrenimi alanlarının birleşimini temsil eder.
+
+

team_encoder.pkl

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:36714d4f97e49724d2a1ac5c5d1c1c2a374f7eab53ff4b855ce40eddd2fa91fa
+size 3198

team_points_predictor.pkl

@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:94eb83e0f1efeff33d84a188c6d3280d6bc8d9add0eb0891529388fe32c65c15
+size 53568433