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Projet de Machine Learning pour prédire la qualité de l’air (PM2.5, AQI) dans les villes marocaines (Casablanca, Rabat, Marrakech, Fès) à partir de données météo collectées en temps réel via l’API OpenWeatherMap. Inclut collecte automatique, nettoyage, visualisation, modélisation et analyse prédictive. # 🌍 Air Quality Prediction in Moroccan Cities ## 📖 Description Ce projet vise à prédire la qualité de l’air (PM2.5, AQI) dans plusieurs villes marocaines (**Casablanca, Rabat, Marrakech, Fès**) à partir de données météorologiques collectées en temps réel via l’API **OpenWeatherMap**. L’objectif est de développer un outil d’analyse et de prévision basé sur le **Machine Learning**, afin de soutenir la recherche environnementale et sensibiliser aux enjeux de la pollution atmosphérique au Maroc. --- ## ⚙️ Fonctionnalités - 📥 Collecte de données météo et pollution via **OpenWeatherMap API** - 🧹 Prétraitement et nettoyage des données (**pandas, numpy**) - 📊 Visualisation des tendances et corrélations (**matplotlib, seaborn**) - 🤖 Modélisation Machine Learning avec **scikit-learn** - 💾 Sauvegarde des données collectées en **CSV** - 📈 Évaluation des modèles avec différentes métriques