school_meal_forecast_xgboost

Notoriété 15 %
Ce projet aide à estimer le nombre de convives dans les cantines scolaires d'une métropole. Il utilise des algorithmes de prévision basés sur des données historiques de fréquentation, de menus et de population scolaire. Le résultat est généré sous forme de fichiers CSV contenant les prévisions par cantine et par date, ainsi que des informations sur l'importance des variables utilisées dans la prévision.
Cas d'utilisation métiers
  • Aide à la gestion des repas dans les écoles
  • Estimation de la fréquentation des cantines scolaires
  • Prévision du nombre de convives dans les cantines scolaires
Cas d'utilisation fonctionnel
  • Utilise de l'intelligence artificielle
Outils utilisés
  • NumPy
  • Prophet
  • scikit-learn
  • Dask
  • date-fns
  • XGBoost
  • Matplotlib
  • Pandas
Description générée le mardi 19 mars 2024 à 20:29:56

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