emile1024/prediction-paludisme-streamlit

Prédiction de l’incidence du paludisme au Burundi, au Rwanda et en RDC (Est surtout). # Prédiction du Paludisme Application web de prévision de l’incidence du paludisme développée avec Streamlit et Machine Learning. # Pays étudiés - Burundi - Rwanda - République Démocratique du Congo (Est principalement) --- # Objectif du projet Cette application permet de prévoir l’évolution future de l’incidence du paludisme à partir : - des données climatiques ; - des données historiques ; - des variables environnementales. Le système utilise un modèle de Machine Learning (Random Forest Regressor). --- # Variables utilisées - Année - Température moyenne annuelle - Précipitations moyennes annuelles - Incidence précédente du paludisme # Sources des données - NASA POWER - World Bank Open Data # Technologies utilisées - Python - Streamlit - Pandas - Scikit-learn - Plotly - Joblib # Fonctionnalités ✅ Prédictions multi-années ✅ Visualisation graphique ✅ Évaluation automatique du niveau de risque ✅ Interprétation automatique ✅ Exportation du CSV des prévisions ✅ Carte des pays étudiés ✅ Protection par mot de passe ✅ Déploiement cloud via Streamlit # Application en ligne 🔗 prediction-paludisme-app-gl… # Auteur Emile Nibasumba Projet de science des données appliquées.