Update file remplissageoff.ipynb

preprocess/remplissageoff.ipynb

-{
- "cells": [
-  {
-   "cell_type": "code",
-   "execution_count": null,
-   "metadata": {
-    "vscode": {
-     "languageId": "plaintext"
-    }
-   },
-   "outputs": [],
-   "source": []
-  }
- ],
- "metadata": {
-  "language_info": {
-   "name": "python"
-  }
- },
- "nbformat": 4,
- "nbformat_minor": 2
-}
+import pandas as pd
+import numpy as np
+from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score
+from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
+from sklearn.metrics import mean_squared_error
+
+data = pd.read_csv("data_avec_gene.csv")
+print(data.head())
+
+# Prédit la variable "off" sans utiliser la donnée "on" 
+# data_known : lignes pour lesquelles "off" est renseigné
+# data_missing : lignes pour lesquelles "off" est manquant
+data_known = data[data["off"].notnull()].copy()
+data_missing = data[data["off"].isnull()].copy()
+
+
+features = data.columns.drop(["on", "off"])
+print("Variables explicatives utilisées :", features.tolist())
+
+# Préparation des ensembles d'entraînement
+X = data_known[features]
+y = data_known["off"]
+
+# Division en ensemble d'entraînement et de test
+X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
+
+#J'utilise un RandomForestRegressor, choix à discuter
+model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
+model.fit(X_train, y_train)
+
+# On test un peu le model
+y_pred = model.predict(X_test)
+mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
+print(f"Mean Squared Error sur l'ensemble de test : {mse:.3f}")
+
+# Validation croisée
+cv_scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5, scoring='neg_mean_squared_error')
+print("CV MSE scores :", -cv_scores)
+print("CV MSE moyen :", -cv_scores.mean())
+
+# Prédiction des valeurs manquantes de "off"
+if not data_missing.empty:
+    X_missing = data_missing[features]
+    data.loc[data_missing.index, "off_pred"] = model.predict(X_missing)
+    print("Prédictions effectuées pour les données manquantes.")
+
+# Enregistrement du jeu de données avec les prédictions dans un nouveau fichier CSV
+data.to_csv("data_with_predictions.csv", index=False)
+print("Les données avec les prédictions ont été enregistrées dans 'data_with_predictions.csv'.")
+