Pokémon – L'Appel du Professeur Oak

🌟 Pokémon – L'Appel du Professeur Oak 🔎

⚡ La Mission du Jeune Dresseur

Par un matin serein dans la région de Kanto, tu es invité par le Professeur Oak lui-même, le chercheur Pokémon le plus respecté, à participer à un nouveau défi où tu devras démontrer ton talent et tes compétences.

Une panne de courant survenue dans son laboratoire a désorganisé une partie de sa précieuse collection d'images et de données Pokémon, et maintenant seul un jeune dresseur avec un esprit analytique et une passion pour la science peut l'aider.

Le Professeur Oak a réussi à récupérer deux fichiers CSV fondamentaux (train.csv et test.csv) qui contiennent les colonnes suivantes :

• SampleID – un identifiant numérique unique (de la forme 000001, 000002, …)
• ImagePath – le chemin vers l'image (ex : images/000001.png)
• Type – le type du Pokémon (seulement dans train.csv ; manquant dans test.csv)

Dans le répertoire images/ se trouvent toutes les images, nommées selon la règle :
images/<SampleID>.png

Ce sont les seules informations récupérées et les seules que tu as le droit d'utiliser dans la reconstruction du dataset.

🎯 Ta mission

Le Professeur Oak a besoin de ton aide pour récupérer ses données perdues et pour continuer son étude sur la reconnaissance des espèces Pokémon basée sur les images.

Ta mission est de choisir et d'entraîner le meilleur modèle capable d'identifier avec intelligence les types de Pokémon les plus variés, en utilisant les images mises à disposition.

L'ensemble de données que tu as contient des exemples déjà étiquetés pour l'entraînement, et le défi final est d'utiliser le modèle entraîné pour classifier, avec précision et élégance, les images de Pokémon inconnus du test.csv.

Seuls les meilleurs dresseurs réussissent à combiner science et intuition, et maintenant c'est ton tour de prouver que tu mérites le titre de Maître Pokémon.

📘 Exemple de résultat final

1SampleID,,Type  2000001,Grass  3000002,Fire  4000003,Water

📊 Évaluation

Les prédictions seront comparées avec les types réels et la précision sera calculée :

1accuracy = (nombre_prédictions_correctes / nombre_total_prédictions)

Le score final est calculé sur la base de la précision obtenue en utilisant les règles suivantes :

• accuracy ≥ 90% → 100 points
• accuracy < 20% → 0 points
• Pour les valeurs intermédiaires, un score proportionnel entre 0 et 100 est accordé.

⚠️ Important : Seule la classification des images du test.csv compte pour l'évaluation. Le fichier de soumission doit contenir les colonnes SampleID,Type et être au format csv.

🏆 Bonne chance, jeune dresseur ! Le destin de l'encyclopédie Pokémon dépend de toi.