Bienvenue au challenge Machine Learning de l'EEIA !

Relevez le défi et maîtrisez l'intelligence artificielle !

Explorez les algorithmes de Machine Learning

Analysez et préparez des données complexes

Développez des modèles prédictifs en Python

Télécharger la description Participer au challenge

predict.py

                            import pandas as pd
                        
                            import numpy as np
                        
                            from sklearn.model_selection import train_test_split
                        
                            from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
                        
                            # Charger les données
                        
                            data = pd.read_csv('train.csv')
                        
                            X = data.drop('target', axis=1)
                        
                            y = data['target']
                        
                            # Entraînement du modèle
                                
                            model = RandomForestClassifier()
                                
                            model.fit(X, y)
                                
                            # Prédictions
                                
                            predictions = model.predict(X_test)
                            
                            print(f"Accuracy: {accuracy_score}")