Fatih162/se-primer-panic-onnx

SE Primer: Bilişsel Aşırı Yüklenme ve Panik Tahmini Modeli (COPP)

Oyuncunun karar süresi, tıklama kararsızlığı ve hata geçmişinden yararlanarak kriz anındaki panik/aşırı yüklenme olasılığını saniyenin binde birinde tahmin eden dikey ONNX modeli.

1. Model Mimarisi ve Eğitim Ortamı

• Algoritma: Scikit-Learn Pipeline(StandardScaler → LogisticRegression(random_state=42))
• Hedef Donanım/Ortam: Tarayıcı (Web Assembly / onnxruntime-web) ve Python Test Kahini (onnxruntime)
• Python Sürümü: 3.13.0
• Scikit-Learn Sürümü: 1.9.1
• ONNX Opset: 17 (Düz Tensör, zipmap=False)

2. Model Metrikleri (%30 Bağımsız Test Kümesi)

Metrik	Değer
accuracy	1.0
roc_auc	1.0
f1_score	1.0
precision	1.0
recall	1.0

3. Kabul Eşikleri (Eval Gate)

• Minimum Accuracy: 0.8 (Gerçekleşen: 1.0)
• Minimum ROC-AUC: 0.82 (Gerçekleşen: 1.0)
• Maksimum Parite Hata Toleransı: 0.0001

4. Girdi Özellikleri (Feature Contract)

• seviye_kod (float32) — Örnek: 1.0
• sahne_no (float32) — Örnek: 1.0
• karar_suresi_sn (float32) — Örnek: 15.0
• secenek_degistirme_sayisi (float32) — Örnek: 0.0
• ipucu_tiklama_sayisi (float32) — Örnek: 0.0
• onceki_asama_hatasi (float32) — Örnek: 0.0

5. Kullanım ve Çıkarım

Python (Yerel Çıkarım):

import onnxruntime as ort
import numpy as np

session = ort.InferenceSession("model.onnx")
# Girdi boyutu: [1, 6] float32 tensörü
ornek = np.array([[1.0, 1.0, 12.0, 0.0, 0.0, 0.0]], dtype=np.float32)
sonuc = session.run(["probabilities"], {"input": ornek})[0]
panik_olasiligi = float(sonuc[0][1])
print(f"Panik Olasılığı: {panik_olasiligi:.4f}")

Tarayıcıda Doğrudan Çıkarım (onnxruntime-web):

import * as ort from 'onnxruntime-web';
const session = await ort.InferenceSession.create('model.onnx');
const tensor = new ort.Tensor('float32', Float32Array.from([1, 1, 12, 0, 0, 0]), [1, 6]);
const results = await session.run({ input: tensor });
const pPanic = results.probabilities.data[1];

6. Sınırlar ve Kullanılmaması Gereken Durumlar

• Bu model gerçek klinik veya tıbbi anksiyete/panik teşhisi koyamaz.
• Yalnızca interaktif simülatördeki telemetriye dayalı pedagojik bir destek bileşenidir.