Projets de Machine Learning

Ce dépôt contient mes projets en Machine Learning réalisés en Python.
Ces projets me permettent de pratiquer différents algorithmes supervisés appliqués à des jeux de données réels sans être un expert.

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📁 Fichiers

portfolio-mern/
├── Data/ : Jeux de données (CSV)
├── Notebooks/ : Notebooks Jupyter contenant les projets
│ ├── classification.ipynb → Classification : prédiction d'une maladie cardiaque
│ └── regression.ipynb → Régression : estimation du prix des maisons (31100 Toulouse)

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Liste des projets

Classification — Détection de maladies cardiaques

• Objectif : prédire si un patient est malade (1) ou sain (0) en fonction de son âge et de son cholestérol.
• Méthode : algorithme des k plus proches voisins (KNN).

Régression — Prix des maisons à Toulouse (31100)

• Objectif : prédire la valeur foncière (€) d’une maison à partir de :
  • la surface réelle du bâti
  • le nombre de pièces principales
  • la surface du terrain
• Méthode : régression linéaire.

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Librairies utilisées

• NumPy — manipulation de matrices et calculs scientifiques
• Pandas — traitement et nettoyage des données
• Scikit-learn — implémentation des modèles ML (KNN, régression, métriques, etc.)
• Matplotlib — visualisation des données et résultats

Sources des datasets

• Valeurs foncières (immobilier) : data.gouv.fr
• Heart Failure (santé) : Kaggle