onizuka_12751r4fj1w32uu5_333.py

🔷 INFORMATIONS GÉNÉRALES

Champ Détail

Nom du script onizuka_12751r4fj1w32uu5_333.py

Version 1.0.0

Date de création 19/03/2026

Auteur / Demandeur IA Généré (Basé sur le code fourni)

Objectif principal Prédire les performances opérationnelles (temps, consommation, satisfaction) des transports en commun par bus via Machine Learning.

🎯 DESCRIPTION FONCTIONNELLE

📌 Que fait ce script ?

Ce script simule un écosystème de transport routier, entraîne un modèle de régression Random Forest sur ces données, et génère des prédictions multi-cibles. Il évalue l’impact de variables contextuelles (météo, trafic, type de route) et humaines (expérience du chauffeur) sur la logistique des bus.

📌 Problème résolu

Il permet d’anticiper les retards (ponctualité), d’estimer les coûts énergétiques (consommation de carburant) et de prévoir la qualité de service (satisfaction client) en fonction de scénarios variables, facilitant ainsi la prise de décision opérationnelle pour une flotte de transport.

⚙️ SPÉCIFICATIONS TECHNIQUES

🐍 Environnement

Élément Valeur

Version Python 3.8+

OS cible Tous (Windows / Linux / MacOS)

Mode d’exécution CLI / Script autonome

📦 Dépendances / Librairies

Librairies standard (built-in)

datetime, timedelta : Gestion des horodatages.

random : Génération de données aléatoires.

warnings : Gestion des alertes de dépréciation.

Librairies externes (pip install)

pandas : Manipulation de données (DataFrames).

numpy : Calculs numériques.

scikit-learn : Prétraitement, normalisation et modèle Random Forest.

📥 ENTRÉES (INPUTS)

Le script génère ses propres données par défaut.

📂 Fichiers / Sources de données en entrée

Type Format Description

Interne DataFrame Données générées par generate_sample_data (500 échantillons par défaut).

📤 SORTIES (OUTPUTS)

📂 Fichiers / Données en sortie

Type Chemin / Format Description

CSV predictions_transport_bus.csv Résultats des prédictions (50 lignes par défaut).

Console Flux texte (Stdout) Analyse statistique, score R2 et top chauffeurs.

🧱 STRUCTURE DU SCRIPT

onizuka_12751r4fj1w32uu5_333.py

│

├── 📌 IMPORTS (pandas, sklearn, etc.)

├── 📌 CLASSE BusTransportPredictor

│ ├── __init__ : Initialise le scaler et les encodeurs.

│ ├── generate_sample_data() : Création synthétique du dataset.

│ ├── prepare_data() : Encodage LabelEncoding et sélection de features.

│ ├── train_model() : Entraînement Random Forest et scaling.

│ ├── generate_predictions() : Application du modèle sur nouveaux cas.

│ ├── analyze_results() : Calcul de moyennes par catégorie.

│ └── save_to_csv() : Exportation des données.

└── 📌 MAIN (Point d’entrée principal)

🔄 LOGIQUE / ALGORITHME

Étape 1 : Génération des données

Calcul de métriques basées sur des règles métier (ex: le trafic « Dense » multiplie le temps par 1.5).

Étape 2 : Prétraitement

Label Encoding : Conversion des variables textuelles (Météo, Ville) en valeurs numériques.

Standard Scaling : Normalisation des données numériques pour le modèle.

Étape 3 : Apprentissage

Utilisation d’un RandomForestRegressor configuré pour 100 arbres, capable de prédire simultanément 4 variables cibles (Multi-output).

Étape 4 : Inférence & Analyse

Génération de prédictions sur un échantillon test et agrégation des résultats par type de route/météo pour dégager des tendances.

🚨 GESTION DES ERREURS

Cas d’erreur Type d’exception Comportement attendu

Sauvegarde CSV échouée Exception Capture de l’erreur, affichage d’un message ❌ et retour False.

Analyse sans prédiction None check Vérifie si self.df_predictions est vide avant de traiter.

✅ CONTRAINTES & RÈGLES MÉTIER

Règle 1 : La consommation augmente de 20% si le bus a plus de 10 ans.

Règle 2 : Le temps de trajet est impacté par des coefficients météo (Neige = x1.4).

Règle 3 : Les variables catégorielles doivent être encodées avant l’entraînement.

Règle 4 : Les prédictions doivent être arrondies pour la lisibilité (ex: satisfaction à 0 décimale).

🧪 TESTS ATTENDUS

# Cas de test Entrée Résultat attendu Statut

1 Entraînement complet 500 échantillons Score R2 affiché en console. ⬜ À tester

2 Export CSV DataFrame de prédictions Création du fichier .csv lisible. ⬜ À tester

3 Pipeline prédiction Features normalisées 4 colonnes prédites (temps, conso, etc.) ⬜ À tester

📊 PERFORMANCES ATTENDUES

Temps d’exécution : < 10 secondes pour 1000 échantillons (grâce à n_jobs=-1).

Volumétrie : Gère confortablement jusqu’à 100 000 lignes de données synthétiques.

📝 EXEMPLE D’UTILISATION

▶️ Lancement en ligne de commande

Bash

python onizuka_12751r4fj1w32uu5_333.py

📋 Exemple de sortie attendue

Plaintext

============================================================

SYSTÈME DE PRÉDICTION POUR TRANSPORT ROUTIER ET CHAUFFEURS DE BUS

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📊 ÉTAPE 1: Génération des données d’entraînement

500 échantillons générés

🤖 ÉTAPE 2: Entraînement du modèle de prédiction

Score du modèle (R²) : 0.942

…

✅ Fichier CSV sauvegardé avec succès : predictions_transport_bus.csv