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AI for Sustainability: A Smart Data Model to Guide Governmental Decisions

Cet article propose un cadre d'analyse intelligente des données utilisant des modèles d'apprentissage automatique (Régression Linéaire, Forêt Aléatoire et XGBoost) pour évaluer et prédire les indicateurs de durabilité alignés sur les ODD de l'ONU, démontrant que XGBoost offre la performance la plus stable tout en fournissant aux gouvernements un outil interprétable et fondé sur des preuves pour optimiser l'allocation des ressources et la planification stratégique à long terme.

Auteurs originaux : Mira Tamer Shaker, Hadeer El-Batanouny, Yehia Helmy, Mohamed Abdelsalam

Publié 2026-09-23
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Auteurs originaux : Mira Tamer Shaker, Hadeer El-Batanouny, Yehia Helmy, Mohamed Abdelsalam

Article original sous licence CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). ✨ Ceci est une explication générée par l'IA de l'article ci-dessous. Elle n'a pas été rédigée ni approuvée par les auteurs. Pour une précision technique, consultez l'article original. Lire la clause de non-responsabilité complète

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