Mieux comprendre la consommation d’énergie de véhicules commerciaux

Prédire empiriquement pour mieux contrôler la consommation énergétique d’une variété de véhicules sur base des conditions environnementales et des caractéristiques de conduite telles que la pente, la vitesse et l’accélération.

Application de techniques avancées de sur-échantillonnage pour résoudre le problème de déséquilibre dans les différents types de données disponibles. Application de divers algorithmes de classification, de régression et de clustering sur ces données en vue de déterminer précisément les comportements de conduite influençant le plus la consommation moyenne par kilomètre.

Python/scikit-learn/SMOTE