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API pour le calcul du scoring et l'explication du modèle

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Elenetta17/scoring_app

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Project 7 - Création d'un Dashboard - OpenClassrooms

Elena Nardi, Avril 2023

URL app

https://elena-openclassrooms-predict.herokuapp.com/

General purposes.

Ce depot contient une application à des fins éducatives et répondant au concours Kaggle : "Risque de défaut de crédit à domicile" (https://www.kaggle.com/c/home-credit-default-risk)

L'objectif principal de cette application est de prédire la probabilité de remboursement d'un crédit.

Implementation.

Cette application a été implémentée à l'aide du framework Flask et codé en Python. Les packages nécessaires pour exécuter cette application sont répertoriés dans le fichier requirements.txt. L'application principale app.py est accompagnée des éléments suivants :

  • tests unitaires dans le dossier tests
  • model.pkl, fichier qui contient le modèle de prédiction ; le package pickle a été utilisé pour exporter le modèle après optimisation et entrainement
  • les fichiers Procfile et runtime.txt pour le déploiement sur Heroku
  • test_kaggle_reduced.csv, fichier des données d'entrée du modèle

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API pour le calcul du scoring et l'explication du modèle

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