Titanic Prediction
Projet de Machine Learning visant à prédire la survie des passagers du Titanic à partir de leurs caractéristiques (âge, sexe, classe, tarif, etc.). Le projet comprend le prétraitement des données, l’entraînement d’un modèle de classification et l’évaluation de ses performances.
Objectif du projet
Prédire si un passager du Titanic a survécu ou non à partir de différentes caractéristiques telles que son âge, son sexe, sa classe, son tarif, etc.
Pourquoi ce projet ?
Pourquoi reprendre ce projet ?
Ce projet s’inscrit dans le cadre de mon apprentissage de la Data Science. Bien que le dataset du Titanic soit couramment utilisé dans les travaux pratiques, j’ai choisi de reprendre ce projet avec une approche différente.
En cours, l’objectif était principalement d’obtenir des résultats et de suivre les différentes étapes du TP, sans nécessairement prendre le temps de comprendre en profondeur pourquoi ces résultats étaient obtenus.
J’ai donc décidé de refaire ce projet de manière plus personnelle : non pas simplement reproduire un TP, mais réellement comprendre chaque étape, analyser les choix effectués et interpréter les résultats obtenus.
L’objectif est ainsi de transformer un exercice académique classique en une véritable expérience d’apprentissage et de mise en pratique de la Data Science.
Approche
Résultats
L'objectif n'est pas uniquement d'obtenir un bon score, mais de comprendre ce qui influence les prédictions et pourquoi le modèle obtient ces résultats.
Présentation du projet
J’ai également réalisé une présentation vidéo du projet afin d’expliquer ma démarche et les principaux résultats obtenus.
Présentation du projet titanic
Notebook
L'intégralité de l'analyse et du code est disponible dans le notebook :
Notebook modélisation titanic
Le notebook contient les différentes étapes du projet, de l'exploration des données jusqu'à l'entraînement et l'évaluation du modèle.