readme update et commentaire sur le programme

README.md

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-# projet-KNN-RTE
+<a href="https://www.youtube.com/watch?v=XfELJU1mRMg" target="_blank"><img src="https://cdn.buymeacoffee.com/buttons/v2/default-red.png" alt="Buy Me A Coffee" style="height: 60px ;width: 217px;" ></a>
 
-Porjete
+
+# Projet Prévision consommation électrique
+
+**De la prévision de consommation électrique simple d'utilisation***
+
+Ce programme python utilise un algorithme d'IA entrainé sur une base de donnée crée à partir d'années de mesure d'utilisation afin que l'IA soit la plus précise possible. Tout cela est très facile d'utilisation avec une interface graphique moderne et intuitive.
+
+## Le problème
+
+Nous savons que le courant alternatif fournit par les différents sources d'énergie électrique ne peut pas être stocké dont il est donc essentiel de ne pas en créer de trop. Mais la production ne peut pas non plus être trop basse non plus.
+
+## Comment cela fonctionne 
+
+Ce programme utilise un algorithme de KNN (K plus proches voisins) pour créer une prévision d'où le paramètre du nombre de k. Si ce nombre est trop bas, la prévision sera imprécise par un manque de donnée, mais si il est trop élevé, des données sans rapport avec ce qui est demandé est possiblement prise.
+
+Il faut donc aussi prévoir des mesures précises du point recherché car il faut insérer la date, la température moyenne et la température de référence du moment de prévision demandé.

projet_knn_feat_denis_le_goat.py

@@ -59,7 +59,7 @@ canva = tk.Canvas(fenetre, width = 400, height = 300, bg = "springgreen")
 canva.grid()
 
 value = tk.StringVar()
-value.set("taper le nombre de voisin (k) voulu")
+value.set("taper le nombre de voisin (k) voulu") #Il faudrait un truc par defaut qui serait normal pour la base de donnée pour faciliter l'utilisation
 entree=tk.Entry(fenetre, textvariable=value, width=30)
 entree.grid()
 entree.bind("<Button>", lambda e:value.set(""))