Bu çalışmada, EEG sinyallerinden yararlanarak epilepsi hastalarının nöbet öncesi döneminin makine öğrenmesi teknikleri ile otomatik olarak tespit edilmesi amaçlamıştır. Çalışmada iki epilepsi hastasına ait EEG verileri kullanılmıştır. EEG verileri ön işleme aşamasından geçirildikten sonra zaman ve frekans uzayında özellik çıkarma işlemine tabi tutulmuştur. Özellik çıkarma adımında nöbet anını belirleyici 26 özellik elde edilmiştir. Özellik vektörü analiz edildiğinde, nöbet öncesi ve nöbet olmayan döneme ait özelliklerin dengesiz dağılımlı olduğu görülmüştür. Bu dengesizliği gidermek için sistematik örnekleme yöntemi uygulanmıştır. Dengelenen veriler için Eta korelasyonlu ve korelasyonsuz iki test kümesi oluşturulmuştur. Son olarak, k-En yakın komşuluk sınıflandırması (kNN) yöntemi kullanılarak sınıflandırma işlemi yapılmıştır. Elde edilen verilerin her kanala ait Eta korelasyonlu ve korelasyonsuz doğruluk, hata oranı, keskinlik, duyarlılık ve F-Ölçütü bakımından değerlendirilmesi yapılmıştır.