Bu projede Kaggle Spaceship Titanic veri seti kullanılarak uçtan uca bir makine öğrenmesi süreci gerçekleştirilmiştir. Çalışma kapsamında veri ön inceleme, özellik mühendisliği, veri ön işleme adımları recipes yapısı ile uygulanmış ve tidymodels çatısı altında Lojistik Regresyon, Random Forest ve XGBoost modelleri eğitilerek karşılaştırılmıştır. Modeller doğruluk, precision, recall ve F1-score metrikleri üzerinden değerlendirilmiş, en dengeli performansı gösteren Random Forest modeli nihai model olarak seçilmiştir. Seçilen model kullanılarak Kaggle formatına uygun tahmin dosyası oluşturulmuş ve yarışma platformuna yüklenmiştir. Tüm analiz adımları ve çıktılar bu rapor içerisinde yeniden üretilebilir şekilde sunulmuştur.