projet en Python visant à prédire les numéros futurs de la roulette en se basant sur les 14 derniers numéros gagnants. Ce projet utilise des techniques avancées d'apprentissage automatique, en particulier un modèle de forêt aléatoire, pour effectuer des prédictions précises. Voici un aperçu des principales fonctionnalités :
Saisie Historique : Une interface utilisateur permet de saisir les 14 derniers numéros gagnants. Prédiction : Utilisation du modèle pour prédire le prochain numéro basé sur l'historique saisi. Entraînement du Modèle : Entraînement d'un modèle de forêt aléatoire avec recherche en grille pour optimiser les hyperparamètres. Points Forts : Utilisation de Scikit-Learn : Utilisation de la bibliothèque Scikit-Learn pour la mise en place et l'optimisation du modèle de forêt aléatoire. Recherche en Grille : Implémentation de GridSearchCV pour identifier les meilleurs hyperparamètres et améliorer les performances du modèle. Simulation de Données : Génération de données historiques pour entraîner le modèle, garantissant une approche robuste et généralisée. Objectifs Atteints : Précision des Prédictions : Grâce à l'optimisation des hyperparamètres, le modèle est capable de fournir des prédictions fiables. Interface Utilisateur : Création d'une interface simple et intuitive pour la saisie des données et l'affichage des prédictions.