diff --git a/README.md b/README.md index 284f78a057ec2fec8b7e1265b675294642bd0a2a..8e652d375142aabe4a31f5b83f5068301a775234 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -19,11 +19,17 @@ Les données sont **normalisées** à l’aide de `StandardScaler` pour chaque m ## 🛠️ Structure du projet ```bash -spotify-popularity-prediction-v2/ +BIGDATA/ │ ├── templates/ # Contient les fichiers HTML pour l'interface Flask │ └── index-glob.html # Interface principale avec onglets pour les 2 modèles │ +│ +├── spotify-popularity-prediction-v2/ +│ ├── train.csv +│ ├── test.csv +│ └── spotify_sample_submission.csv +│ ├── app_glob.py # Application Flask combinant les deux modèles ├── ml_binairefinal.py # Script de machine learning pour le modèle binaire ├── mlsup0final.py # Script de machine learning pour le modèle > 0 @@ -50,7 +56,11 @@ spotify-popularity-prediction-v2/ │ ├── heatmap.png # Visualisation des corrélations ├── ScreenAnneeRep.PNG #Visualisation -│ +├── ScreenAnneeRep.PNG #Visualisation +├── SCORE.PNG +├── score_obtenue(19).PNG +├── classement_global.PNG + ├── spotify-dashboard.pbix # Tableau de bord Power BI ├── test_model.py # Script de test des modèles ├── dico des données.xlsx # Dictionnaire des variables