Dona-ima/Tanzania-Tourism-Prediction

# Tourism Cost Prediction API - Tanzania API de prédiction du coût du tourisme en Tanzanie utilisant un modèle de Machine Learning basé sur Gradient Boosting. ## 📋 Description Ce projet propose une API REST permettant de prédire le coût d'un voyage touristique en Tanzanie en fonction de diverses caractéristiques du voyage (âge du voyageur, nombre de nuits, activités, mode de payement, etc.). Le modèle utilise l'algorithme **Gradient Boosting Regressor** optimisé via GridSearchCV pour obtenir les meilleures performances possibles. Le notebook et la description des données sont également disponibles sur le repo pour plus d'informations. ## 🎯 Performances du Modèle - **Algorithme**: Gradient Boosting Regressor - **Optimisation**: GridSearchCV - **Meilleure MAE (Cross-Validation)**: 4,979,684 TZS (~1,992 USD) - **Hyperparamètres optimaux**: - `learning_rate`: 0.01 - `max_depth`: 5 - `max_features`: 'log2' - `n_estimators`: 800 - `subsample`: 0.9 ## 🚀 Installation et Démarrage ### Prérequis - Docker installé sur votre machine - Python 3.11+ (si vous souhaitez exécuter sans Docker) ### Option 1: Avec Docker (Recommandé) 1. **Cloner le projet** ```bash git clone cd tourism-cost-prediction ``` 2. **Construire l'image Docker** ```bash docker build -t tourism-api . ``` 3. **Lancer le conteneur** ```bash docker run -d -p 8000:8000 tourism-api ``` 4. **Accéder à l'API** - API: localhost - Documentation interactive: localhost - Documentation alternative: localhost ### Option 2: Sans Docker 1. **Installer les dépendances** ```bash pip install -r requirements.txt ``` 2. **Lancer l'API** ```bash uvicorn app:app --host 0.0.0.0 --port 8000 ``` ## 📊 Utilisation de l'API ### Endpoint de Prédiction **POST** `/predict` #### Exemple de requête avec cURL ```bash curl -X POST "localhost" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "age_group": "25-44", "travel_with": "Spouse", "total_people": 2, …