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🏎️ PROJET DE PRÉDICTION DU CHAMPIONNAT CONSTRUCTEUR DE FORMULE 1

🎯 Objectif du projet

Ce projet vise à prédire l’écurie qui remportera le championnat constructeur de Formule 1 à partir de données historiques. L’objectif principal est de concevoir un modèle de machine learning capable d’estimer, en fonction de variables pertinentes, l’écurie ayant le plus de chances de terminer en tête du classement à la fin d’une saison.


🗂️ Données utilisées (/data/Data_Final)

Les données proviennent de plusieurs fichiers CSV historiques, notamment :

  • constructor_standings.csv → contient les points, victoires et positions des écuries.
  • races.csv → utilisé pour relier chaque course à son année (year).
  • La dernière course de chaque saison est utilisée pour fixer le classement final des constructeurs.

🧾 Variables finales

Variable Type Description
year int Saison F1 (ex : 2022, 2023). Permet un suivi chronologique.
constructorId int Identifiant unique de l’écurie (clé de jointure).
name str Nom lisible de l’écurie (ex : "Red Bull", "Ferrari").
points float Points marqués dans la saison. Ne doit pas être utilisée pour l’entraînement (contient la réponse).
wins int Nombre de victoires. Indicateur de domination ponctuelle.
target 0/1 Variable à prédire : 1 = vainqueur, 0 = non-vainqueur.
avg_driver_points float Moyenne des points marqués par les pilotes de l’écurie (par course).
avg_grid_position float Position moyenne de départ en qualification. Indicateur de vitesse pure.
avg_final_position float Position moyenne à l’arrivée. Mesure de régularité et de performance en course.
dnf_count int Nombre total de courses non terminées (DNF) par les pilotes de l’écurie. Mesure de fiabilité.

🧠 Interprétation de certaines variables clés

  • wins :

    • 10 victoires → domination claire.
    • 0 victoire → saison plus régulière ou manquant de performance pure.
  • avg_driver_points :

    • Indique la performance individuelle cumulée des pilotes.
    • Ne prend pas en compte les abandons.
  • avg_grid_position vs avg_final_position :

    • Un bon différentiel positif = écurie capable de remonter en course.
    • Un différentiel négatif = perte de position → gestion ou fiabilité à améliorer.
  • dnf_count :

    • Élevé = problèmes mécaniques fréquents, erreurs pilotes, incidents.
    • Impact négatif direct sur les chances de titre.

dans les pages disponible sur le site nous avons la liste des pilotes, la liste des écuries, et enfin la prediction

Travail de Hugo Mintegui et Romain Augé

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