Prédiction du Prix des Maisons
L’objectif principal de ce projet est de construire et comparer plusieurs modèles de machine learning afin d’estimer précisément le prix des maisons.
Détails techniques
Modèles utilisés :
Regression Logistique, Random Forest, XGBoost
Méthodes de prétraitement :
Normalisation, gestion des classes déséquilibrées (SMOTE)
Environnement :
Python, Scikit-learn, Pandas, Matplotlib
Résultats :
Précision, rappel et courbe ROC montrant une excellente performance sur les données test.
Stack : Python, Scikit-learn, Pandas, Matplotlib