https://github.com/abrahamkoloboe27/app-streamlit-housing-price-prediction

Lien de l'application
https://github.com/abrahamkoloboe27/app-streamlit-housing-price-prediction

ci-cd docker dockerhub github-actions machine-learning python streamlit

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Lien de l'application

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/abrahamkoloboe27/app-streamlit-housing-price-prediction
• Owner: abrahamkoloboe27
• License: mit
• Created: 2024-07-02T15:07:58.000Z (11 months ago)
• Default Branch: main
• Last Pushed: 2024-11-21T20:49:21.000Z (6 months ago)
• Last Synced: 2025-03-27T01:35:31.615Z (2 months ago)
• Topics: ci-cd, docker, dockerhub, github-actions, machine-learning, python, streamlit
• Language: Python
• Homepage: https://app-housing-price-prediction.streamlit.app/
• Size: 1.18 MB
• Stars: 2
• Watchers: 1
• Forks: 0
• Open Issues: 0
• Metadata Files:
  • Readme: README.md
  • License: LICENSE

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README

        
# App-Streamlit-Housing-Price-Prediction

### Documentation pour le Repository de l'Application Streamlit

#### 📖 Description du Projet

Ce repository contient le code source de l'application Streamlit pour la prédiction des prix des maisons. Cette application fournit une interface utilisateur interactive pour entrer les caractéristiques d'une maison et obtenir une prédiction de prix.

#### 🚀 Installation

Suivez les étapes ci-dessous pour installer et exécuter l'application Streamlit en local.

1. **Cloner le Repository :**

   ```bash

   git clone https://github.com/abrahamkoloboe27/App-Streamlit-Housing-Price-Prediction.git

   cd App-Streamlit-Housing-Price-Prediction

   ```

2. **Créer et Activer un Environnement Virtuel :**

   ```bash

   python -m venv venv

   source venv/bin/activate  # Sur Windows, utilisez `venv\Scripts\activate`

   ```

3. **Installer les Dépendances :**

   ```bash

   pip install -r requirements.txt

   ```

4. **Lancer l'Application Streamlit :**

   ```bash

   streamlit run app.py

   ```

#### 📝 Utilisation

Une fois l'application Streamlit en cours d'exécution, ouvrez un navigateur et accédez à `http://localhost:8501` pour utiliser l'interface.

#### 📄 Exemple d'Utilisation

Entrez les caractéristiques de la maison dans l'interface et cliquez sur le bouton pour obtenir une prédiction de prix.

#### 🔗 Liens Utiles

- [Documentation de Streamlit](https://docs.streamlit.io/)

- [Repository GitHub](https://github.com/abrahamkoloboe27/App-Streamlit-Housing-Price-Prediction)

#### 📧 Contact

Pour toute question ou suggestion, veuillez contacter Abraham KOLOBOE à l'adresse email [[email protected]](mailto:[email protected]).