Correction d’un modèle non reproductible faute de random_state fixé

Scénario

Contexte : Les résultats changent à chaque exécution du modèle. Le Problème : Aucun random_state n’est défini dans le split ou le modèle aléatoire. Extrait logique actuelle : train_test_split(X, y) RandomForestClassifier() Contraintes : Fixer random_state de manière cohérente. Vérifier stabilité des métriques. Livrable attendu : Garantir reproductibilité complète du pipeline Scikit-learn.

Compétences ciblées