Modèle prédictif en données structurées

Je dispose d’un jeu de données structurées (issus de tableurs ou d’une base SQL) et je souhaite en extraire un modèle de prévisions fiable. Mon besoin se concentre sur l’analyse de données : nettoyer, explorer puis bâtir un algorithme de machine learning focalisé sur la prédiction de valeurs futures. Ce que j’attends : • Préparation : contrôle de qualité des données, traitement des valeurs manquantes et normalisation. • Modélisation : sélection d’algorithmes adaptés (par exemple : régression, arbres de décision, gradient boosting) avec validation croisée et optimisation d’hyper-paramètres. • Évaluation : métriques claires (RMSE, MAE, R²…) et visualisations pour comparer les performances. • Livraison : notebook Jupyter ou script Python (pandas, scikit-learn, éventuellement XGBoost), ensemble des fichiers modèles sauvegardés, et une documentation concise expliquant chaque étape pour une reproduction facile. Je reste ouvert aux suggestions sur la structure du pipeline ou l’usage d’autres librairies si cela améliore la précision ou la vitesse d’exécution. L’objectif final est un modèle prêt à déployer qui génère des prédictions robustes, accompagné d’un rapport synthétique.

Project ID: 40559901