Notes

- li fiha X et Y : d'abord le X va étre la distribution de spectre de l'aluminium , ces données on été obtenu a l'aide d'analyseur par spectroscopie et sont sous forme de (2016 x 27)
le Y represente les valeurs qu'ont veut predire , pour notre projet il s agit des concentration de mg ( la magnésium) dans les différentes alliages d'aluminium (1 x 27)
- hadi f Mg : alors le mg est souvent utilisé dans les analyse du spectre comme indicateur clé car il est different pour les differentes alliages et ses la concentration la plus grande donc plus facile a le detecter dans le spectre.

- slide li fiha jupyter w python : alors avant de passer au resultat et interpretation je vous montre rapidemetn ce qu'on a fait pour la partie code et training des deux modèle : , pour cela on a utiliser le langage python avec le jupyter notebook

- graphe 1: pour l'interpretation du modele on peut voir que le premier graphe qui montre la distribution spectrale de type d'aluminium 5454 , ainsi le peak de magnisium est dans la partie entre 400 et 460 donc il suffit de verifier si le modele Lasso a trouver les features d'une manière correcte.
- graphe 2 : le deuxieme graph montre les coef du modele en fonction de features . on peut bien voir que le coef le plus dominant se trouve un peu prés a 420 ce qui convient correctement aux spectre de mg.

- Conlusion : Pour conclure l'utilisation de modele pls et Lasso pour ce projet a donner des tres bon resultats la precision du test été de 0.997. l'interpretation a aussi montrer qu'on peut faire confience a ce modele et pourquoi pas l'integrer dans des chaines indistruel pour facilier le deroulement processus .