Projet Classification Données Numériques

Je souhaite réaliser un projet de classification supervisée à partir de données numériques. J’ai indiqué « MIMOUN » comme domaine de référence : c’est l’approche méthodologique que je privilégie et je souhaite qu’elle guide toute la conception du modèle.

Concrètement, je fournirai un jeu de données CSV propre ainsi qu’une description détaillée des étiquettes cibles. J’attends en retour un notebook clair (Python, scikit-learn, éventuellement XGBoost ou LightGBM), contenant :
• le pré-traitement complet,
• la construction des features,
• l’entraînement du ou des modèles de classification,
• l’évaluation avec des métriques pertinentes (accuracy, F1, courbe ROC).

Le code doit être reproductible sur une machine standard et documenté pour que je puisse le ré-entraîner ou l’affiner. Une précision d’au moins 85 % est souhaitée, sauf contrainte explicite des données que nous pourrons discuter.

Si vous avez déjà mené des projets similaires ou possédez des benchmarks qui correspondent, n’hésitez pas à le signaler afin que nous avancions rapidement.