Homework Completed

.gitignore

@@ -0,0 +1,20 @@
+# Python
+__pycache__/
+*.py[cod]
+*$py.class
+*.so
+.Python
+.ipynb_checkpoints/
+
+# Jupyter Notebook
+.ipynb_checkpoints
+
+# Environment
+.env
+.venv
+env/
+venv/
+
+# OS
+.DS_Store
+Thumbs.db

CALISTIRMA_KILAVUZU.md

@@ -0,0 +1,222 @@
+# 📘 Notebook Çalıştırma Kılavuzu
+
+## ⚠️ ÖNEMLİ
+
+Notebook'u **otomatik** çalıştırma sırasında hücre bağımlılık sorunları yaşandı.
+**El ile çalıştırma** daha güvenilir ve hızlıdır.
+
+---
+
+## ✅ ÖNERİLEN YÖNTEM: VS Code veya Jupyter ile Manuel Çalıştırma
+
+### Yöntem 1: VS Code (EN KOLAY)
+
+1. **VS Code'u aç**
+2. **Notebook'u aç**:
+   - Türkçe: `week3-houseprices-miracorhan_TR.ipynb`
+   - İngilizce: `week3-houseprices-miracorhan.ipynb`
+3. **Python kernel seç**: Sağ üstten "Select Kernel" → Python 3.12 seç
+4. **Çalıştır**:
+   - Tek hücre: Hücrenin yanındaki ▶️ butonuna tıkla
+   - Tüm hücreler: Üstteki **"Run All"** butonuna bas
+5. **Bekle**: ~2-5 dakika (model eğitimi için)
+6. **Kontrol et**: En son `submission_miracorhan.csv` oluştu mu?
+
+```bash
+ls -lh submission_miracorhan.csv
+```
+
+---
+
+### Yöntem 2: Jupyter Notebook (Tarayıcıda)
+
+```bash
+# Terminal'de çalıştır:
+cd /home/slayer/house-prices-advanced-regression-techniques
+jupyter notebook
+```
+
+1. Tarayıcıda notebook açılacak
+2. Notebook dosyasına tıkla:
+   - Türkçe: `week3-houseprices-miracorhan_TR.ipynb`
+   - İngilizce: `week3-houseprices-miracorhan.ipynb`
+3. Üstteki menüden: **Kernel → Restart & Run All**
+4. **"Restart and Run All Cells"** butonuna tıkla
+5. ~2-5 dakika bekle
+6. Submission dosyasını kontrol et
+
+---
+
+### Yöntem 3: JupyterLab (Modern Arayüz)
+
+```bash
+cd /home/slayer/house-prices-advanced-regression-techniques
+jupyter lab
+```
+
+1. Sol panelden notebook'u aç
+2. Üstten: **Run → Run All Cells**
+3. Bekle
+4. Submission dosyası oluştu mu kontrol et
+
+---
+
+## 🔍 Çalışma Sonrası Kontrol
+
+### 1. Submission Dosyası Oluştu mu?
+
+```bash
+cd /home/slayer/house-prices-advanced-regression-techniques
+
+# Dosya var mı?
+ls -lh submission_miracorhan.csv
+
+# İçeriği doğru mu?
+head -10 submission_miracorhan.csv
+
+# Satır sayısı 1460 mı?
+wc -l submission_miracorhan.csv
+```
+
+**Beklenen çıktı:**
+```
+Id,SalePrice
+1461,169277.05
+1462,187758.39
+...
+1460 submission_miracorhan.csv
+```
+
+### 2. Hata Varsa Ne Yapmalı?
+
+**Hata Tipi 1: ModuleNotFoundError**
+```bash
+# Eksik kütüphaneyi yükle
+pip3 install --break-system-packages <paket-adı>
+```
+
+**Hata Tipi 2: FileNotFoundError**
+```bash
+# Çalışma dizinini kontrol et
+pwd  # /home/slayer/house-prices-advanced-regression-techniques olmalı
+
+# Gerekli dosyalar var mı?
+ls -la *.csv
+```
+
+**Hata Tipi 3: NameError (değişken tanımlı değil)**
+- Kernel'ı restart et: **Kernel → Restart & Run All**
+- Hücreleri sırayla çalıştır (hepsi bir kerede değil)
+
+---
+
+## 📊 Beklenen Sonuçlar
+
+### Model Performansı (Notebook çıktısından)
+
+| Metrik | Değer |
+|--------|-------|
+| CV RMSE Mean | ~0.11436 |
+| CV RMSE Std | ~0.00581 |
+| En İyi Model | Ridge Regression |
+| Train RMSE | ~0.095 |
+| Valid RMSE | ~0.121 |
+
+### Submission Dosyası
+
+- **Dosya Adı**: `submission_miracorhan.csv`
+- **Satır Sayısı**: 1460 (1 header + 1459 tahmin)
+- **Sütunlar**: Id, SalePrice
+- **Fiyat Aralığı**: ~$50,000 - ~$600,000
+
+---
+
+## 🚀 Kaggle'a Gönderme
+
+### 1. Submission Dosyasını Al
+
+```bash
+# Dosyayı Windows'a kopyala (WSL kullanıyorsan)
+cp submission_miracorhan.csv /mnt/c/Users/<KullanıcıAdın>/Downloads/
+```
+
+### 2. Kaggle'a Yükle
+
+1. https://www.kaggle.com/competitions/house-prices-advanced-regression-techniques
+2. **"Submit Predictions"** butonuna tıkla
+3. `submission_miracorhan.csv` dosyasını sürükle-bırak
+4. **"Make Submission"** tıkla
+5. Skorunu bekle! (~30 saniye)
+
+### 3. Yarışma Sonuçları ✅
+
+**Elde Edilen Skor:**
+- **Kaggle Skoru (RMSLE):** **0.13409** 🎯
+- **Beklenen Aralık:** 0.11 - 0.13 (CV'ye göre)
+- **Sıralama:** **2082** / ~4500+ takım
+- **Yüzdelik Dilim:** İlk %46
+
+**Kaggle Notebook:** [Kaggle'da Görüntüle](https://www.kaggle.com/code/miracorhan/week3-houseprices-miracorhan/notebook)
+
+**GitHub Deposu:** [Kaynak Kodlar](https://github.com/miracorhan/AI_Engineering_Week_3)
+
+---
+
+## 🎯 Sorun Giderme
+
+### Problem: Jupyter açılmıyor
+
+**Çözüm:**
+```bash
+# Jupyter kurulu mu kontrol et
+which jupyter
+
+# Kurulu değilse yükle
+pip3 install --break-system-packages jupyter
+```
+
+### Problem: Kernel başlatılamıyor
+
+**Çözüm:**
+```bash
+# ipykernel yükle
+pip3 install --break-system-packages ipykernel
+
+# Kernel'ı kaydet
+python3 -m ipykernel install --user --name python3 --display-name "Python 3"
+```
+
+### Problem: Display()/show() çalışmıyor
+
+**Çözüm:**
+- Bu normal, terminal'de grafikler gösterilemiyor
+- Notebook arayüzünde (VS Code/Jupyter) görüntülenecek
+
+---
+
+## 📝 Özet
+
+✅ **En Kolay Yöntem**: VS Code'da notebook'u aç, "Run All" bas
+✅ **Alternatif**: Jupyter Notebook → Kernel → Restart & Run All
+✅ **Sonuç**: `submission_miracorhan.csv` oluşacak
+✅ **Son Adım**: Kaggle'a yükle, skoru al
+
+---
+
+**Tüm dosyalar hazır!**
+- ✅ `week3-houseprices-miracorhan.ipynb` (İngilizce, 65+ hücre)
+- ✅ `week3-houseprices-miracorhan_TR.ipynb` (Türkçe, 65+ hücre)
+- ✅ `report_miracorhan.md` (formal rapor, İngilizce)
+- ✅ Tüm kodlar düzeltildi
+- ✅ Kütüphaneler yüklendi
+
+**Sadece notebook'u çalıştır ve Kaggle'a gönder!** 🚀
+
+---
+
+**Sorularınız için:**
+- Kod hataları: Hücreyi tek tek çalıştır, hatayı oku
+- Dosya bulunamıyor: `pwd` ile dizini kontrol et
+- Paket eksik: `pip3 install --break-system-packages <paket>`
+
+İyi çalışmalar! 🎉

Data fields.txt

@@ -0,0 +1,83 @@
+Data fields
+Here's a brief version of what you'll find in the data description file.
+
+SalePrice - the property's sale price in dollars. This is the target variable that you're trying to predict.
+MSSubClass: The building class
+MSZoning: The general zoning classification
+LotFrontage: Linear feet of street connected to property
+LotArea: Lot size in square feet
+Street: Type of road access
+Alley: Type of alley access
+LotShape: General shape of property
+LandContour: Flatness of the property
+Utilities: Type of utilities available
+LotConfig: Lot configuration
+LandSlope: Slope of property
+Neighborhood: Physical locations within Ames city limits
+Condition1: Proximity to main road or railroad
+Condition2: Proximity to main road or railroad (if a second is present)
+BldgType: Type of dwelling
+HouseStyle: Style of dwelling
+OverallQual: Overall material and finish quality
+OverallCond: Overall condition rating
+YearBuilt: Original construction date
+YearRemodAdd: Remodel date
+RoofStyle: Type of roof
+RoofMatl: Roof material
+Exterior1st: Exterior covering on house
+Exterior2nd: Exterior covering on house (if more than one material)
+MasVnrType: Masonry veneer type
+MasVnrArea: Masonry veneer area in square feet
+ExterQual: Exterior material quality
+ExterCond: Present condition of the material on the exterior
+Foundation: Type of foundation
+BsmtQual: Height of the basement
+BsmtCond: General condition of the basement
+BsmtExposure: Walkout or garden level basement walls
+BsmtFinType1: Quality of basement finished area
+BsmtFinSF1: Type 1 finished square feet
+BsmtFinType2: Quality of second finished area (if present)
+BsmtFinSF2: Type 2 finished square feet
+BsmtUnfSF: Unfinished square feet of basement area
+TotalBsmtSF: Total square feet of basement area
+Heating: Type of heating
+HeatingQC: Heating quality and condition
+CentralAir: Central air conditioning
+Electrical: Electrical system
+1stFlrSF: First Floor square feet
+2ndFlrSF: Second floor square feet
+LowQualFinSF: Low quality finished square feet (all floors)
+GrLivArea: Above grade (ground) living area square feet
+BsmtFullBath: Basement full bathrooms
+BsmtHalfBath: Basement half bathrooms
+FullBath: Full bathrooms above grade
+HalfBath: Half baths above grade
+Bedroom: Number of bedrooms above basement level
+Kitchen: Number of kitchens
+KitchenQual: Kitchen quality
+TotRmsAbvGrd: Total rooms above grade (does not include bathrooms)
+Functional: Home functionality rating
+Fireplaces: Number of fireplaces
+FireplaceQu: Fireplace quality
+GarageType: Garage location
+GarageYrBlt: Year garage was built
+GarageFinish: Interior finish of the garage
+GarageCars: Size of garage in car capacity
+GarageArea: Size of garage in square feet
+GarageQual: Garage quality
+GarageCond: Garage condition
+PavedDrive: Paved driveway
+WoodDeckSF: Wood deck area in square feet
+OpenPorchSF: Open porch area in square feet
+EnclosedPorch: Enclosed porch area in square feet
+3SsnPorch: Three season porch area in square feet
+ScreenPorch: Screen porch area in square feet
+PoolArea: Pool area in square feet
+PoolQC: Pool quality
+Fence: Fence quality
+MiscFeature: Miscellaneous feature not covered in other categories
+MiscVal: $Value of miscellaneous feature
+MoSold: Month Sold
+YrSold: Year Sold
+SaleType: Type of sale
+SaleCondition: Condition of sale

File descriptions.txt

@@ -0,0 +1,5 @@
+File descriptions
+train.csv - the training set
+test.csv - the test set
+data_description.txt - full description of each column, originally prepared by Dean De Cock but lightly edited to match the column names used here
+sample_submission.csv - a benchmark submission from a linear regression on year and month of sale, lot square footage, and number of bedrooms