README.md

🔥 Heat Flux ML Regression – CHF Tahmin Uygulaması

Bu proje, deneysel mühendislik verilerini kullanarak kritik ısı akısını (CHF) tahmin eden bir makine öğrenmesi modelini içermektedir. Uygulama Streamlit ile oluşturulmuş ve kullanıcı dostu bir arayüz sunmaktadır.

📦 Kullanılan Veri Seti

• Kaggle Playground Series S3E15
• Veri Seti Bağlantısı

🎯 Hedef

Verilen deneysel koşullar (basınç, kütle akısı, boru geometrisi vb.) altında oluşan chf_exp [MW/m2] değerini tahmin etmek.

🧠 Kullanılan Model

• Random Forest Regressor
• RMSE: ~1.73, R²: ~0.27

⚙️ Gerekli Dosyalar

• rf_model.pkl: Eğitilmiş model
• model_columns.pkl: One-hot encoded sütun listesi
• app.py: Streamlit arayüzü

Uygulama Ekranı Kullanıcıdan deneysel koşullar alınır ve tahmini CHF değeri hesaplanır.

Geliştirilebilir Noktalar LightGBM, XGBoost gibi daha güçlü modeller denenebilir.

Hyperparameter tuning yapılabilir.

Feature engineering (etkileşimli sütunlar) geliştirilebilir. ⚠️ Bu proje eğitim amaçlıdır.

🚀 Uygulamayı Çalıştırmak

pip install -r requirements.txt
streamlit run app.py