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@@ -32,5 +32,61 @@ Die folgenden Pakete werden verwendet:
git clone <repository-url>
git clone <repository-url>
cd <repository-name>
cd <repository-name>
## Verwendung
1. **Daten vorbereiten**:
- Stellen Sie sicher, dass die benötigten Eingabedaten vorhanden sind. Falls das Projekt mit externen Datensätzen (z. B. von Kaggle) arbeitet, platzieren Sie diese in den vorgesehenen Ordnern oder geben Sie deren Pfade an.
- Falls Kaggle-Daten verwendet werden, melden Sie sich mit der Bibliothek `kagglehub` an, um Daten herunterzuladen.
2. **Skript ausführen**:
- Starten Sie das Hauptskript `bachelorarbeit_1-2.py`:
```bash
python bachelorarbeit_1-2.py
```
3. **Parameter anpassen**:
- Öffnen Sie das Skript in einem Code-Editor und passen Sie die Konfigurationsparameter an, falls erforderlich. Typische Anpassungen können sein:
- Dateipfade für Eingabedaten
- Auswahl der zu analysierenden Spalten
- Parameter für Machine-Learning-Modelle (z. B. Testgröße, Algorithmenwahl)
4. **Funktionen verwenden**:
- Das Skript führt die folgenden Schritte aus:
- **Datenbereinigung**: Automatisches Behandeln von fehlenden Werten und Ausreißern.
- **Explorative Datenanalyse (EDA)**: Erstellung von Statistiken und Visualisierungen.
- **Modelltraining**: Training eines Machine-Learning-Modells (z. B. Klassifikation oder Regression).
- **Evaluation**: Anzeige von Modellmetriken wie Genauigkeit, Präzision oder F1-Score.
- **Visualisierung**: Darstellung von Ergebnissen, wie z. B. Diagramme oder Modellvorhersagen.
5. **Ergebnisse interpretieren**:
- Nach Abschluss des Skripts werden die Ergebnisse (z. B. Visualisierungen, Metriken) im Terminal ausgegeben oder als Dateien gespeichert.
6. **Erweiterung des Codes**:
- Falls spezifische Analysen oder Modelle erforderlich sind, kann der Code leicht erweitert werden. Nutzen Sie die Dokumentation der verwendeten Bibliotheken (`numpy`, `pandas`, `scikit-learn`, etc.) für weitere Funktionen.
## Funktionen
- **Datenbereinigung**:
- Entfernen von Ausreißern
- Umgang mit fehlenden Werten (z. B. Imputation)
- Normalisierung oder Standardisierung von Daten
- **Explorative Datenanalyse (EDA)**:
- Erstellung von Histogrammen, Boxplots und Korrelationsmatrizen
- Identifikation von Datenmustern und Anomalien
- **Machine-Learning-Modelle**:
- Unterstützung für Klassifikations- und Regressionsmodelle
- Modelle wie Entscheidungsbäume, Random Forests, Support Vector Machines und mehr
- Cross-Validation zur Evaluierung der Modelle
- **Ergebnisvisualisierung**:
- Diagramme zur Darstellung von Modellmetriken
- Visualisierung der Vorhersagen
## Hinweise
- **Datenquellen**: Stellen Sie sicher, dass die Daten korrekt formatiert sind. Verwenden Sie CSV-, JSON- oder ähnliche Dateiformate.
- **Leistungsoptimierung**: Für größere Datensätze können Sie parallele Verarbeitung oder GPU-Beschleunigung verwenden, falls erforderlich.
