Machine Learning en Python : projet de classification complet 42 min (débutant, avec code)

🎓 Un projet complet de Machine Learning en Python, de bout en bout, sur un vrai problème de classification : 395 élèves, et une question. Dès la fin du premier trimestre, peut-on repérer ceux qui risquent d'échouer en mathématiques, pour leur proposer du soutien à temps ? On charge les données, on les explore, on enquête sur une anomalie (38 notes finales à zéro), on choisit les variables selon le moment de la prédiction, puis on entraîne une régression logistique avec scikit-learn. Et surtout, on la confronte à une règle toute simple, la note du premier trimestre seule, avant de croire le modèle utile. Pensé pour les débutants : chaque instruction est expliquée la première fois qu'elle apparaît. Rien à installer, tout se fait dans votre navigateur avec Google Colab (il suffit d'un compte Google). 💻 LE NOTEBOOK DE LA VIDÉO ▶️ Ouvrir directement dans Google Colab : https://colab.research.google.com/git... ▶️ Le dépôt GitHub (notebook + données) : https://github.com/formation-ia-data/... Mettez la vidéo en pause à chaque cellule et exécutez-la vous-même (Maj + Entrée). 🐍 LE PREMIER PROJET « AVEC CODE » (régression linéaire) ▶️    • Ton premier projet Data & Machine Learning...   ▶️ Tous les projets avec code :    • Projets Data & Machine Learning en Python ...   📚 LA THÉORIE DERRIÈRE CE PROJET (formation sans code) ▶️ La formation entière en une seule vidéo (9h30) :    • Formation complète DATA & MACHINE LEARNING...   ▶️ La régression logistique, pas à pas (vidéos 79 à 91) — préambule :    • #79 - Comprendre la régression logistique ...   ▶️ Paramètres et fonction sigmoïde (vidéo 80) :    • #80 - Régression logistique et fonction si...   ▶️ La matrice de confusion (vidéo 86) :    • #86 - Matrice de confusion et régression l...   ▶️ Les 10 chapitres, un par un :    • Formation Data & ML - cours par chapitre   ▶️ Les 111 sessions individuelles :    • Formation Data & Machine Learning   ⏱️ CHAPITRES 0:00 Introduction — repérer tôt les élèves en difficulté 2:22 Ouvrir le notebook dans Google Colab 4:40 1. Collecte — charger le CSV et le bon séparateur 7:21 2. Exploration — la variable cible « echec » 10:49 3. Nettoyage — les 38 zéros de la note finale 14:34 4. Prétraitement — quand prédit-on ? Choisir les variables 17:59 4. Prétraitement — apprentissage, validation, test 23:06 5. Modélisation — régression logistique avec scikit-learn 28:35 6. Interprétation — matrice de confusion, rappel, précision 33:10 6. Interprétation — régler le seuil, puis le test 38:11 Limites et usage du modèle 39:48 Conclusion et suite 💬 Une notion qui reste floue, un thème de data ou de machine learning que vous aimeriez voir expliqué ? Dites-le-moi en commentaire : ce sont vos retours qui orientent les prochaines vidéos. ⚠️ AVERTISSEMENT Données de deux lycées publics portugais, sur une seule année scolaire (2005-2006). Le modèle est pédagogique : il décrit des liens dans ces données, il n'est destiné à aucun usage réel de repérage ou d'orientation d'élèves. 📄 DONNÉES ET LICENCE Données : « Student Performance », Paulo Cortez, UCI Machine Learning Repository (2008). https://doi.org/10.24432/C5TG7T Article d'origine : P. Cortez et A. Silva, « Using Data Mining to Predict Secondary School Student Performance », Proceedings of the 5th FUture BUsiness TEChnology Conference (FUBUTEC 2008), p. 5-12, Porto, avril 2008, EUROSIS, ISBN 978-9077381-39-7. Licence : Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) — https://creativecommons.org/licenses/... Modifications : fichier redistribué sans modification. Dans le notebook : création de la variable cible « echec » (note finale G3 inférieure à 10), suppression de colonnes et encodage binaire des variables oui/non. #Python #MachineLearning #DataScience #ScikitLearn #Pandas #RegressionLogistique #Classification #GoogleColab #ProjetData #FormationGratuite