Projet bac à sable de Prédiction de l'affluence

Description

Ce projet vise à prédire l'affluence dans plus de 400 stations de gare pour les six prochains mois en utilisant des techniques de machine learning.

Structure du Répertoire

• data/: Contient les données brutes et transformées.
• notebooks/: Notebooks Jupyter pour l'exploration et la modélisation.
• out/models: Modèle entraîné et informations associées.
• src/: Scripts de préparation des données, entraînement du modèle et prédiction, ainsi que les fichiers de l'API.
• streamlit_app/: Application Streamlit pour l'interface utilisateur.

Syncing Dependencies

This project uses Poetry for dependency management. To ensure that requirements.txt is always up-to-date with pyproject.toml, we use a synchronization script and a GitHub Actions workflow.

Running the Sync Script Locally

If you update pyproject.toml, run the following command to sync dependencies:

./sync_dependencies.sh