Bien sûr, plongeons-nous dans l’univers loufoque du machine learning pour prédire… disons, les résultats des courses de chaises de bureau ! Oui, vous avez bien lu. Imaginez un monde où les chaises de bureau se livrent une compétition acharnée pour savoir laquelle est la plus rapide. C’est étrange, c’est drôle, et c’est exactement ce dont nous avons besoin pour égayer notre journée.
### Étape 1 : Collecte des données
Pour commencer, nous devons collecter des données. Où trouver des données sur les courses de chaises de bureau ? Eh bien, nous pourrions organiser une course dans le bureau ou, plus probablement, inventer des données. Voici un exemple de ce à quoi pourraient ressembler nos données :
« `python
import pandas as pd
data = {
‘Chaise_ID’: [1, 2, 3, 4, 5],
‘Poids’: [15, 12, 18, 14, 16],
‘Hauteur_des_roues’: [5, 6, 5, 7, 6],
‘Temps_de_course’: [10, 8, 12, 9, 11]
}
df = pd.DataFrame(data)
« `
### Étape 2 : Préparation des données
Maintenant, nous devons préparer nos données pour notre modèle de machine learning. Cela inclut la division des données en caractéristiques (features) et en étiquettes (labels).
« `python
X = df[[‘Poids’, ‘Hauteur_des_roues’]]
y = df[‘Temps_de_course’]
« `
### Étape 3 : Division des données en ensembles d’entraînement et de test
Pour évaluer notre modèle, nous devons diviser nos données en un ensemble d’entraînement et un ensemble de test.
« `python
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
« `
### Étape 4 : Sélection du modèle
Nous allons utiliser une régression linéaire pour prédire le temps de course des chaises. Pourquoi une régression linéaire ? Parce que même les chaises de bureau suivent des lois physiques, enfin, dans notre monde imaginaire.
« `python
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
« `
### Étape 5 : Évaluation du modèle
Maintenant, nous allons évaluer notre modèle pour voir à quel point il est bon (ou mauvais).
« `python
from sklearn.metrics import mean_squared_error
y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f’Error: {mse}’)
« `
### Étape 6 : Prédiction
Enfin, nous pouvons utiliser notre modèle pour prédire le temps de course d’une nouvelle chaise. Disons que nous avons une nouvelle chaise avec un poids de 17 kg et une hauteur de roues de 6 cm.
« `python
new_chaise = [[17, 6]]
prediction = model.predict(new_chaise)
print(f’Le temps de course prédit pour la nouvelle chaise est de {prediction[0]} secondes.’)
« `
### Conclusion
Et voilà, nous avons construit un modèle de machine learning pour prédire les résultats des courses de chaises de bureau ! Bien sûr, ce n’est pas le modèle le plus sérieux ou le plus précis, mais il a le mérite de nous faire sourire. Qui sait, peut-être que quelque part, dans un bureau lointain, les chaises se livrent une bataille silencieuse pour savoir qui est la plus rapide. Et maintenant, grâce à notre modèle, nous pouvons prédire le vainqueur avant même que la course ne commence !