Correction d’un modèle sans normalisation des variables

Scénario

Contexte : Un modèle basé sur KNN donne des performances instables. Le Problème : Les variables d’entrée ont des échelles très différentes. Extrait logique actuelle : model = KNeighborsClassifier() model.fit(X_train, y_train) Sans normalisation. Contraintes : Introduire StandardScaler ou MinMaxScaler. Réentraîner le modèle. Comparer performances avant/après. Livrable attendu : Corriger le pipeline en intégrant une étape de normalisation adaptée.

Compétences ciblées