Sistem Mimarisi & API Dokümantasyonu

Python FastAPI REST API, Scikit-Learn Random Forest Pipeline ve Next.js 16 frontend uçtan uca mimarisi

1. ML Pipeline & Özellik Mühendisliği

1.200 adet gerçek dünya araç verisi üzerinde Pandas `transform('median')` ile eksik veri doldurma, `vehicle_age`, `km_per_year` ve `hp_per_liter` türetmeleri ve One-Hot Encoding uygulandı. Random Forest modeli %94.8 R² başarısı ile `.joblib` olarak kaydedildi.

2. Python FastAPI REST API Backend (Port 8000)

FastAPI ile asenkron servis yazıldı. Girdileri Pydantic `CarFeatures` modeli ile doğrular, StandardScaler ile dönüştürür ve `car_model_complete.joblib` ile tahmin üretir.

POST http://localhost:8000/predict

3. Next.js 16 (React 19) + Tailwind CSS v4 Frontend

Next.js 16 App Router ve Tailwind CSS v4 ile Tesla / Apple Minimal Studio tarzında çok sayfalı SaaS platformu inşa edildi.