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Challenge Zindi financial-inclusion-africa # Financial Inclusion in Africa — Zindi Challenge Prédiction de l'accès des individus aux services bancaires formels en Afrique de l'Est, à partir de données démographiques et socio-économiques issues d'enquêtes Finscope (2016-2018). **Compétition :** Zindi — Financial Inclusion in Africa **Score public :** 0.1120 (taux d'erreur de classification) **Type :** Classification binaire supervisée --- ## Contexte L'inclusion financière reste un enjeu majeur en Afrique subsaharienne, où une large partie de la population n'a pas accès à un compte bancaire. Ce projet vise à prédire, pour un individu donné, s'il possède ou non un compte bancaire (`bank_account`), à partir de variables démographiques (âge, genre, niveau d'éducation, type d'emploi, pays, etc.). Le dataset couvre ~33 600 individus au Kenya, Rwanda, Tanzanie et Ouganda, avec 12 variables explicatives. ## Démarche ### 1. Exploration des données (EDA) - Vérification des types de variables et de l'absence de valeurs manquantes - Analyse de la distribution de la variable cible (déséquilibre constaté : largement plus de "No" que de "Yes") - Étude des variables catégorielles clés : pays, type d'emploi, niveau d'éducation, statut marital ### 2. Préprocessing - Encodage des variables catégorielles : - **One-Hot Encoding** pour les variables à plusieurs modalités (`relationship_with_head`, `marital_status`, `education_level`, `job_type`, `country`) - **Label Encoding** pour les variables binaires (`location_type`, `cellphone_access`, `gender_of_respondent`) - Conversion des variables numériques (`household_size`, `age_of_respondent`, `year`) en float - Normalisation via `MinMaxScaler` (plage 0-1) - Suppression de l'identifiant unique (`uniqueid`) avant entraînement ### 3. Modélisation Cinq algorithmes testés et comparés sur un jeu de validation (10% du train, split stratifié) : | Modèle | Taux d'erreur | |---|---| | Logistic Regression | 0.112 | | Random Forest | 0.136 | | K-Nearest Neighbors | 0.120 | | Extra …