Data Science

Variables explicatives et cible

Un front office veut estimer le salaire qu’un joueur devrait toucher à partir de son seul profil de jeu. Mais un modèle ne sait pas ce qu’est un pivot : il ne lit que des nombres. Pour nos 366 joueurs, il faut donc transformer les postes et les équipes en colonnes de 0 et de 1, puis mettre la taille, le poids et l’efficacité au tir sur une échelle commune. Et retenir une règle : si le salaire réel se glisse par erreur parmi les variables d’entrée, le modèle affiche un score parfait et ne sert plus à rien.