Projet de défi de modélisation sur les épidémies de peste porcine africaine, comprenant des analyses de données exploratoires, des modèles de réseau de fermes et des simulations, ainsi que l'évaluation des performances prédictives.

Ce projet permet de comparer différentes méthodes de régression à haute dimension, offrant une analyse approfondie des données scientifiques ou industrielles complexes. Il facilite l'évaluation de la performance des modèles de prédiction en fournissant des résultats clairs et précis.

Ce projet concerne le développement d'un outil d'apprentissage automatique basé sur le langage de programmation Python. Il s'appuie sur la bibliothèque scikit-learn pour offrir des fonctionnalités de préparation de données, de sélection et d'application d'algorithmes de machine learning, ainsi que d'évaluation des performances des modèles prédictifs.