ndioufandiaye/senegal-rent-prediction

# Prediction des prix de location au Sénégal ## Structure du projet ``` senegal-rental-price/ ├── conf/ # Configuration Hydra │ ├── config.yaml │ ├── model/ │ │ ├── random_forest.yaml │ │ └── xgboost.yaml │ └── data/ │ └── default.yaml ├── data/ │ ├── raw/ # Données brutes, non versionnées (.gitignore) │ ├── processed/ # Données nettoyées │ └── README.md # Provenance et description des données ├── notebooks/ │ └── 01_exploration.ipynb # Analyse exploratoire — jamais de logique de prod ├── src/ │ └── senegal_rental_price/ │ ├── __init__.py │ ├── data/ │ │ ├── __init__.py │ │ └── preprocessing.py │ ├── features/ │ │ ├── __init__.py │ │ └── build_features.py │ ├── models/ │ │ ├── __init__.py │ │ ├── train.py │ │ └── predict.py │ └── utils/ │ ├── __init__.py │ └── logger.py ├── api/ │ ├── main.py # Application FastAPI │ ├── schemas.py # Modèles Pydantic │ └── dependencies.py ├── frontend/ │ └── ... # Application front (cf. section 6) ├── tests/ │ ├── test_preprocessing.py │ ├── test_features.py │ ├── test_predict.py │ └── test_api.py ├── models/ # Modèles entraînés sérialisés (non versionnés) ├── docker/ │ ├── Dockerfile.api │ ├── Dockerfile.frontend │ └── docker-compose.yml ├── pyproject.toml # Packaging (build-system, dépendances, metadata) ├── .pre-commit-config.yaml # mypy, black, ruff au minimum ├── .gitignore └── README.md ``` ### Installation du package Configuration du package dans pyproject.toml pip install . pip uninstall senegal-rent-prediction pip show senegal-rent-prediction // pour vois les information du packages ### Teste de modeles depuis le terminale python -m senegal_rent_prediction.models.train model=xgboost model.params.max_depth=8 --------