This project is based on Machine Learning and the main goal is to find a model which explains well the insights of a dataset got a company if the field of production's wine and also dig into the differents features of the sample to find out which one is more important in the wine's production (Done through the feature selection procedure ) Differents models used:

• Random Forest (Regression and Classification)
• SVM (Regression and Classification)

French -Version:

C’était un projet de recherche encadrés qui s’étale durant toute la première année de Master. C’est sur le domaine de Machine Learning dans lequel, le but du projet était d’étudier les techniques de Machine Learning mais aussi appliquer ces techniques au domaine économétrique pour la résolution des phénomènes économiques : • Mener une étude sur les techniques de Machine Learning et Économétrie, chercher à savoir les similitudes et les différences de ces deux domaines. • Concevoir un modèle de machine learning sur un problématique économétrique et résoudre ce problème en même temps par la méthode économétrique traditionnelle. • Utiliser différents algorithmes de Machine Learning y compris ceux de Deep Learning comme ANN & RNN sur ce phénomène. • Expliquer les différences en termes de résultat pour les différentes techniques. • Valider le modèle sur base des inférences statistiques pour les deux domaines.