Projenin amacı, Twitter kullanıcılarının paylaştığı tweetlerdeki anlamların, olumlu ya da olumsuz olarak sınıflandırılmasıdır. Proje sadece Türkçe tweetlerde sınıflandırma yapar. Projenin bu kısmı Arayüz tasarımı, Doğal Dil İşleme ve tweetlerin çekilmesini kapsamaktadır.

The purpose of the project, the meanings of tweets that Twitter users share are classified as positive or negative.The project only classifies in Turkish tweets. This part of the project includes Interface design, Natural Language Processing and downloading tweets.

#Gerekli Döküman ve Uygulamalar

#Required Documents and Applications

1. Pandas Library
2. Sci-kitLearn Library

#Projenin Çalışma Adımları

#Project development steps

1. Veriler Makine Öğrenmesi uygulaması için Python'a test verisi olarak gönderilir. ✅

   These data are sent as test data to Python for Machine Learning application.

2. Test verisi önişlemeden geçirilerek analiz için daha efektif hale getirilir. ✅

   The test data is made more efficient by pre-processing.
   

3. Önceden eğitilmiş veriler kullanılarak Naive Bayes algoritması ile analiz tamamlanmıştır. ✅

   Analysis is completed with Naive Bayes algorithm using trained data.
   

4. Analiz sonucunda, kullanılan test verileri doğrultusunda %70 ile %87 arası başarı sağlanmıştır. ✅

   70% to 87% success has been achieved through the use of test data.