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-# TO DO
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+# Projet Machine Learning - Master 2 DS
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+Ce projet vise à développer un modèle de prédiction des prix des maisons en utilisant des techniques  de machine learning. Il suit une méthodologie rigoureuse de préparation des données, de modélisation et d’analyse des résultats.
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+## 📁 Arborescence du projet
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+PROJET-PYTHON-M2-DS │ ├── config/ │ ├── init.py │ ├── config.py # Fichier de configuration (e.g., seed, ratios, etc.) │ ├── data/ │ └── raw/ │ └── house_prices.csv # Données brutes │ ├── src/ │ ├── data_processing/
+│ │ ├── init.py │ │ ├── load_data.py # Chargement des données │ │ ├── preprocessing.py # Prétraitement et nettoyage │ │ │ ├── data_science/ │ ├── init.py │ ├── data.py # Division des données et implémentation des modèles │ ├── figures/ # Graphiques générés (sorties visuelles) │ └── init.py │ ├── .gitignore # Fichiers/dossiers à ignorer par Git ├── features.txt # Description des variables du dataset ├── notebook.ipynb # Analyse exploratoire et implémentation des modèles ├── README.md # Documentation du projet ├── requirements.txt # Liste des dépendances avec versions
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+## 🚀 Objectifs du projet
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+1. **Préparation des données :**
+   - Nettoyage et structuration des données.
+   - Exploration via statistiques descriptives et visualisations.
+   - Conversion et typage des variables.
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+2. **Modélisation :**
+   - Implémentation de différents modèles de machine learning :
+     - Baseline
+     - Régression linéaire
+     - Modèle ensembliste (Random Forest ou Gradient Boosting)
+   - Évaluation des performances des modèles avec des métriques telles que la MAE et le R².
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+3. **Analyse des résultats :**
+   - Visualisation des résultats via des graphiques.
+   - Analyse des "features importances".
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+4. **Bonus :**
+   - Optimisation des hyperparamètres avec `GridSearchCV` et `RandomizedSearchCV`.
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+## 🛠️ Installation et utilisation
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+### Prérequis
+- Python 3.13.0
+- Git
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+### Installation
+1. Clonez ce dépôt Git :
+   ```bash
+   git clone git@etulab.univ-amu.fr:f17016890/projet-python-m2-ds-2024.git
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