FouadElOuafy/air-quality-morocco
Domain:
environment and energyRecord type:
software
Creator:
Fou
Host:
# 🌍 Air Quality Prediction in Moroccan Cities
## 📋 Description
Application web Full Stack de prédiction de la qualité de l'air (PM2.5)
dans les villes marocaines, utilisant le Machine Learning et des données
météo réelles collectées via l'API OpenWeatherMap.
## 🏗️ Architecture
Frontend (React) ←→ Backend (Flask API) ←→ Modèles ML (.pkl)
↕
OpenWeatherMap API
## 🛠️ Technologies
| Composant | Technologie |
|-----------|-------------|
| Frontend | React + Vite + Recharts |
| Backend | Flask + Flask-CORS |
| ML | scikit-learn (Random Forest, Linear Regression) |
| Data | pandas, numpy, MinMaxScaler |
| API | OpenWeatherMap |
## 📊 Modèles ML
| Modèle | MAE | RMSE | R² |
|--------|-----|------|----|
| Random Forest | 1.09 | 1.62 | 0.45 |
| Linear Regression | 1.09 | 1.62 | 0.46 |
## 🗂️ Structure du projet
air-quality-project/
├── data/
│ ├── raw_data.csv # Données brutes (480 lignes)
│ └── clean_data.csv # Données nettoyées
├── models/
│ ├── random_forest.pkl
│ └── linear_regression.pkl
├── notebooks/
│ └── analysis.ipynb # Analyse exploratoire
├── results/
│ └── graphs.png
├── src/
│ ├── collect_data.py # Collecte API OpenWeatherMap
│ ├── preprocess.py # Nettoyage et normalisation
│ ├── train_model.py # Entraînement ML
│ ├── federated.py # Simulation Federated Learning
│ └── app.py # API Flask
├── frontend/
│ └── src/
│ ├── App.jsx
│ └── components/
│ ├── PredictionForm.jsx
│ ├── ResultCard.jsx
│ └── Dashboard.jsx
└── README.md
## 🚀 Installation et lancement
### Prérequis
- Python 3.11+
- Node.js 18+
### Backend (Flask)
```bash
# Créer environnement virtuel
python -m venv venv
.\venv\Scripts\Activate.ps1 # Windows
source venv/bin/activate # Linux/Mac
# Installer dépendances
pip install flask flask-cors scikit-learn pandas numpy joblib requests
# Lancer l'API
python src/app.py
```
### Frontend (React)
```bash
cd frontend
npm install …