Correction d’un pipeline incluant la variable cible dans les features textuelles

Scénario

Contexte : Un modèle NLP affiche des performances irréalistes. Le Problème : La colonne cible a été concaténée accidentellement au texte d’entrée. Extrait logique actuelle : X = dataset['text'] + dataset['label'] Contraintes : Séparer clairement texte et label. Vérifier absence de fuite d’information. Réentraîner le modèle. Livrable attendu : Corriger le pipeline afin d’éliminer toute fuite de données liée à la cible.

Compétences ciblées