Projet IV: Classification et ciblage des ménages vulnérables en Mauritanie par catégorie socio-démographique et les dépenses de consommation.
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Problème : Le principal défi réside dans le développement d’un modèle précis et fiable capable de classifier les ménages comme pauvres ou non pauvres, basé sur des variables sociodémographiques et des données de dépenses des consommateurs. Cette classification est essentielle pour élaborer des politiques ciblées visant à allouer efficacement les ressources et les programmes d’assistance sociale.
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Solution proposée : Ce projet d’apprentissage automatique vise à développer un modèle de classification robuste en utilisant des techniques de régression logistique pour prédire le statut de pauvreté des ménages basé sur les données EPCVM. En appliquant les étapes classiques d’un projet d’apprentissage automatique, incluant la préparation des données, la sélection des caractéristiques, la construction du modèle, l’évaluation et l’interprétation des résultats, nous visons à créer un outil fiable pour identifier les ménages en situation de pauvreté.
