Cas pratiques Scikit-learn

Contexte : Une startup souhaite prédire si un client va résilier son abonnement à partir de données tabulaires simples. Le Problème : Aucun modèle n’a encore été implémenté et l’équipe souhaite démarrer rapidement avec Scikit-learn. Contraintes : Utiliser LogisticRegression ou RandomForestClassifier. Séparer clairement train et test. Normaliser les données si nécessaire. Évaluer via accuracy et matrice de confusion. Livrable attendu : Implémenter un pipeline complet incluant prétraitement basique, entraînement du modèle et évaluation structurée des performances.

Contexte : L’entraînement échoue ou produit des erreurs inattendues. Le Problème : Le dataset contient des valeurs manquantes non traitées. Extrait logique actuelle : model.fit(X_train, y_train) Sans traitement des NaN. Contraintes : Introduire SimpleImputer. Vérifier cohérence du pipeline. Réentraîner modèle. Livrable attendu : Proposer une correction intégrant un traitement adéquat des valeurs manquantes.

Contexte : Un modèle affiche une accuracy proche de 100%. Le Problème : Le modèle est évalué sur le même dataset que celui utilisé pour l’entraînement. Extrait logique actuelle : model.fit(X, y) model.score(X, y) Contraintes : Introduire train_test_split. Évaluer uniquement sur les données test. Comparer les métriques avant et après correction. Livrable attendu : Corriger le pipeline afin d’obtenir une évaluation réaliste et éviter toute fuite de données.

Contexte : Les résultats du modèle changent à chaque exécution. Le Problème : Aucun random_state n’est fixé dans les fonctions de split ou modèles aléatoires. Extrait logique actuelle : train_test_split(X, y) RandomForestClassifier() Contraintes : Fixer random_state pour split et modèle. Comparer stabilité des résultats. Livrable attendu : Proposer une version reproductible du pipeline Scikit-learn garantissant cohérence des performances.

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.

Contexte : Un modèle affiche 95% d’accuracy sur un dataset déséquilibré. Le Problème : L’accuracy masque les mauvaises performances sur la classe minoritaire. Extrait logique actuelle : print(accuracy_score(y_test, y_pred)) Contraintes : Calculer precision, recall et F1-score. Analyser matrice de confusion. Livrable attendu : Adapter l’évaluation pour mieux refléter la performance réelle du modèle.

Contexte : Une entreprise souhaite classifier des clients en plusieurs segments marketing. Le Problème : Aucun modèle multi-classes n’a encore été développé. Contraintes : Utiliser RandomForestClassifier ou SVC. Séparer train/test. Évaluer via accuracy et classification report. Livrable attendu : Implémenter un modèle multi-classes complet et analyser les performances par classe.

Contexte : Une entreprise souhaite prédire le prix d’un produit à partir de caractéristiques numériques. Le Problème : Les estimations actuelles sont manuelles et imprécises. Contraintes : Utiliser LinearRegression. Séparer train/test. Évaluer via MSE et R2 score. Livrable attendu : Développer un modèle de régression complet avec préparation des données et analyse des performances.

Contexte : Le code actuel mélange prétraitement et entraînement de manière peu lisible. Le Problème : Le pipeline est difficile à maintenir et sujet aux erreurs. Contraintes : Utiliser Pipeline de Scikit-learn. Intégrer scaler et modèle. Assurer séparation train/test correcte. Livrable attendu : Refactoriser le code en un pipeline clair et reproductible facilitant maintenance et déploiement.

Contexte : Les performances du modèle varient fortement selon le split des données. Le Problème : Un seul découpage train/test est utilisé. Contraintes : Utiliser cross_val_score. Comparer moyenne et écart-type des scores. Maintenir séparation correcte des données. Livrable attendu : Implémenter une validation croisée et analyser la stabilité des performances.

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.

Contexte : Un DecisionTreeClassifier atteint 100% sur le train mais chute sur validation. Le Problème : L’arbre est trop profond et surapprend. Extrait logique actuelle : DecisionTreeClassifier(max_depth=None) Contraintes : Ajuster max_depth, min_samples_split ou min_samples_leaf. Comparer performances train/validation. Livrable attendu : Proposer une configuration réduisant le surapprentissage tout en conservant performance satisfaisante.

Contexte : Un SVC donne des performances faibles et instables. Le Problème : Les variables ont des échelles différentes. Extrait logique actuelle : model = SVC() model.fit(X_train, y_train) Sans StandardScaler. Contraintes : Intégrer StandardScaler dans Pipeline. Réentraîner modèle. Comparer performance avant/après. Livrable attendu : Corriger le pipeline pour garantir cohérence et amélioration des performances du SVM.

Contexte : Un modèle médical est évalué uniquement via accuracy. Le Problème : L’accuracy masque un faible recall sur les cas positifs critiques. Extrait logique actuelle : model.score(X_test, y_test) Contraintes : Calculer recall, precision et ROC-AUC. Adapter métrique d’optimisation selon priorité métier. Livrable attendu : Proposer une évaluation plus pertinente alignée sur les objectifs métier.

Contexte : Un modèle de classification catégorielle affiche des performances anormalement élevées. Le Problème : L’encodage des variables catégorielles est appliqué avant séparation train/test. Extrait logique actuelle : encoder.fit_transform(X) train_test_split(X, y) Contraintes : Appliquer encodage uniquement sur le train via Pipeline ou ColumnTransformer. Réappliquer transformation sur test. Livrable attendu : Corriger le pipeline afin d’éliminer toute fuite d’information liée au prétraitement.

Contexte : Un modèle de détection de fraude ignore les cas rares. Le Problème : Les données sont fortement déséquilibrées. Contraintes : Utiliser class_weight ou techniques de rééchantillonnage. Évaluer via F1-score et recall sur classe minoritaire. Livrable attendu : Développer un modèle tenant compte du déséquilibre et analyser l’amélioration obtenue.

Contexte : Une entreprise souhaite segmenter ses clients sans labels disponibles. Le Problème : Le nombre optimal de clusters n’est pas connu. Contraintes : Implémenter KMeans. Tester plusieurs valeurs de k. Utiliser score de silhouette pour comparaison. Livrable attendu : Développer une approche de clustering structurée avec justification du choix final du nombre de clusters.

Contexte : Un dataset contient un grand nombre de variables dont certaines sont peu pertinentes. Le Problème : Le modèle devient lent et moins interprétable. Contraintes : Utiliser SelectKBest ou autre méthode de feature selection. Comparer performances avant/après réduction. Livrable attendu : Mettre en place une stratégie de sélection de variables et analyser son impact sur performance et complexité.

Contexte : Le dataset contient variables numériques et catégorielles. Le Problème : Le prétraitement est réalisé manuellement et rend le code difficile à maintenir. Contraintes : Utiliser ColumnTransformer pour appliquer StandardScaler aux numériques et OneHotEncoder aux catégorielles. Intégrer le tout dans un Pipeline. Livrable attendu : Implémenter un pipeline structuré garantissant cohérence et reproductibilité du prétraitement.

Contexte : Une entreprise fintech utilise un modèle RandomForestClassifier pour prédire le risque client. Le Problème : Les hyperparamètres actuels sont choisis arbitrairement et les performances sont instables. Contraintes : Mettre en place GridSearchCV ou RandomizedSearchCV. Utiliser validation croisée. Comparer métriques (F1-score, ROC-AUC). Éviter toute fuite de données dans le pipeline. Livrable attendu : Concevoir une stratégie d’optimisation complète avec comparaison claire des performances avant et après tuning.

Contexte : Une entreprise fintech développe un modèle critique de scoring client soumis à audit externe. Le Problème : Les performances actuelles sont obtenues via une simple validation croisée, risquant un biais d’optimisation lors du tuning. Contraintes : Mettre en place une nested cross-validation combinant recherche d’hyperparamètres interne et évaluation externe. Éviter toute fuite de données. Comparer variance des scores. Livrable attendu : Concevoir un pipeline Scikit-learn robuste garantissant estimation fiable et non biaisée des performances.

Contexte : Un dataset contient plusieurs centaines de variables corrélées. Le Problème : Le modèle devient instable et difficilement interprétable. Contraintes : Combiner SelectFromModel ou L1 regularization avec PCA si pertinent. Intégrer le tout dans un Pipeline. Évaluer impact sur performance et complexité. Livrable attendu : Proposer une stratégie structurée de réduction dimensionnelle et démontrer son efficacité.

Contexte : Un modèle Scikit-learn est déployé en production critique. Le Problème : Aucune surveillance continue des performances n’est mise en place. Contraintes : Définir métriques clés à surveiller. Mettre en place suivi périodique des performances. Détecter dégradation ou drift potentiel. Livrable attendu : Proposer une architecture de monitoring garantissant détection rapide des anomalies de performance.

Contexte : Un modèle de prédiction de churn montre des performances exceptionnellement élevées. Le Problème : Certaines variables calculées utilisent des informations postérieures à la date de prédiction. Extrait logique actuelle : features = dataset.groupby('client').agg(total_spend_future) Contraintes : Identifier les variables introduisant fuite temporelle. Recalculer features uniquement à partir des données historiques disponibles au moment de prédiction. Livrable attendu : Proposer une correction complète du pipeline éliminant toute fuite d’information temporelle.

Contexte : Un modèle de prévision est évalué via KFold classique. Le Problème : Les données temporelles sont mélangées entre passé et futur. Extrait logique actuelle : KFold(n_splits=5, shuffle=True) Contraintes : Utiliser TimeSeriesSplit. Maintenir ordre chronologique. Comparer performances avant/après correction. Livrable attendu : Corriger la stratégie d’évaluation pour garantir cohérence temporelle et fiabilité des résultats.

Contexte : Un modèle de détection de fraude présente des performances inégales selon certains segments clients. Le Problème : Le dataset d’entraînement est déséquilibré et certaines populations sont sous-représentées. Extrait logique actuelle : model = RandomForestClassifier() Sans ajustement. Contraintes : Introduire class_weight ou techniques de rééchantillonnage. Évaluer métriques segmentées. Analyser équité du modèle. Livrable attendu : Proposer une stratégie complète de mitigation du biais et démontrer amélioration mesurable.

Contexte : Le modèle produit des résultats différents selon l’environnement d’exécution. Le Problème : Les seeds aléatoires ne sont pas correctement fixées et certaines transformations ne sont pas déterministes. Extrait logique actuelle : RandomForestClassifier() train_test_split(X, y) Contraintes : Fixer random_state partout nécessaire. Documenter configuration. Vérifier stabilité inter-environnements. Livrable attendu : Proposer une version entièrement reproductible du pipeline Scikit-learn.

Contexte : Un modèle unique n’atteint pas la performance cible exigée par le métier. Le Problème : Les modèles testés individuellement plafonnent en performance. Contraintes : Mettre en place un StackingClassifier combinant plusieurs modèles (logistic regression, random forest, gradient boosting). Utiliser validation croisée pour éviter surapprentissage. Livrable attendu : Concevoir une architecture d’ensemble learning robuste et comparer ses performances aux modèles individuels.

Contexte : Un modèle de classification fournit des probabilités mal calibrées. Le Problème : Les scores prédits ne correspondent pas à la probabilité réelle d’événement. Contraintes : Utiliser CalibratedClassifierCV avec méthode isotonic ou sigmoid. Évaluer via courbe de calibration et Brier score. Livrable attendu : Implémenter une stratégie de calibration probabiliste améliorant la fiabilité des prédictions.

Contexte : Un modèle doit maximiser recall tout en maintenant précision minimale. Le Problème : La recherche d’hyperparamètres optimise uniquement une métrique simple. Contraintes : Configurer GridSearchCV avec plusieurs métriques. Définir refit basé sur métrique prioritaire. Analyser compromis entre precision et recall. Livrable attendu : Mettre en place une optimisation multi-objectifs cohérente avec contraintes métier.