PredictIQ
Cinq modèles de prédiction — football, études, emploi, immobilier et entreprise — avec les raisons de chaque réponse.
Présentation
PredictIQ entraîne un arbre de décision pour chacun de cinq domaines sur des jeux Excel de 10 000 lignes et permet à chacun de saisir son propre cas. Chaque prédiction est accompagnée d’une probabilité et des facteurs clés qui l’ont fait monter ou baisser, calculés à partir de l’importance des variables et de leur corrélation avec le résultat.
Objectifs
- Montrer des prédictions explicables sur des sujets familiers
- Garder les données vérifiables : chaque jeu de données est un simple fichier Excel
Fonctionnalités
- Cinq catégories avec leur propre formulaire
- Probabilité de réussite ou tranche de prix pour chaque cas
- Explication des facteurs clés pour chaque prédiction
- Statistiques du modèle : taille d’entraînement, précision en entraînement et en test
Écrans
Points forts
Design
- Cartes sombres et contrastées, une couleur par catégorie
- Étapes de chargement animées qui décrivent ce que fait le modèle
Technique
- Un DecisionTreeClassifier par catégorie (profondeur 6), 72 à 78 % de précision sur les données de test
- Arbres exportés en JSON et exécutés dans le navigateur ; prédictions identiques à scikit-learn sur 1 000 lignes sur 1 000
Audit du studio
Des prédictions claires et bien expliquées, mais la page était inutilisable sans son serveur.
Constaté
- Chaque prédiction exigeait le serveur Flask
- Utilise la version CDN de Tailwind, prévue pour le prototypage
Corrigé
- Export des arbres entraînés et prédicteur dans le navigateur, vérifié identique sur 1 000 lignes
- Les appels d’API utilisent des chemins relatifs pour être hébergés dans un sous-dossier
Reste à faire
- Compiler Tailwind lors de la construction au lieu de charger le script CDN
Noté sur 10 : fonctionnement, interface, cohérence visuelle, performance, adaptation aux écrans, navigation, architecture, accessibilité, gestion des erreurs et maturité professionnelle.
Démonstration
Les cinq modèles entraînés tournent dans votre navigateur. Avec le serveur Flask lancé en local, la même page utilise le serveur à la place.
Vous voulez quelque chose de ce genre ?
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