Scikit-learn ile model oluşturmak için aşağıdaki adımlar takip edilmelidir: 1. Gerekli kütüphanelerin kurulumu: Scikit-learn, NumPy ve pandas gibi temel kütüphanelerle birlikte kurulmalıdır: ``` pip install scikit-learn numpy pandas ``` 2. Veri yükleme ve hazırlama: Scikit-learn, çeşitli veri formatlarını işlemek ve verileri ön işlemek için yardımcı programlar sağlar: ``` import pandas as pd ``` 3. Veri seti bölme: Veri seti, eğitim ve test setlerine ayrılmalıdır: ``` from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) ``` 4. Model seçimi: Scikit-learn, farklı makine öğrenimi problemleri için geniş bir algoritma yelpazesi sunar: ``` from sklearn.linear_model import LogisticRegression model = LogisticRegression() ``` 5. Model eğitimi: Seçilen model, eğitim verileri ile eğitilir: ``` model.fit(X_train, y_train) ``` 6. Model değerlendirmesi: Model, test verileri üzerinde değerlendirilir ve performansı ölçülür: ``` from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix, classification_report y_pred = model.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) conf_matrix = confusion_matrix(y_test, y_pred) class_report = classification_report(y_test, y_pred) ```