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SharleyK
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TourismPackagePrediction-GradientBoosting

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SharleyK commited on
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afa505f
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1 Parent(s): 0ee76ae

Upload Gradient Boosting model and README.md

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Files changed (11) hide show
  1. README.md +24 -0
  2. X_resampled.csv +0 -0
  3. X_test.csv +0 -0
  4. X_train.csv +0 -0
  5. data_register.py +25 -0
  6. gradient_boosting_model.pkl +3 -0
  7. upload_model_to_hub.py +31 -0
  8. upload_processed_data.py +18 -0
  9. y_resampled.csv +5329 -0
  10. y_test.csv +827 -0
  11. y_train.csv +3303 -0
README.md ADDED
@@ -0,0 +1,24 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+
2
+ # Model Card: Gradient Boosting
3
+
4
+ ## Model Description
5
+ This model is a Gradient Boosting Classifier trained to predict tourism package purchases.
6
+ It has been tuned using GridSearchCV on a SMOTE-resampled training dataset to address class imbalance.
7
+
8
+ ## Tuned Parameters
9
+ - **Parameters**: {'learning_rate': 0.2, 'max_depth': 7, 'n_estimators': 300}
10
+
11
+ ## Evaluation Metrics (on Test Set)
12
+
13
+ * Accuracy: 0.9467
14
+ * Precision: 0.9389
15
+ * Recall: 0.7736
16
+ * F1-Score: 0.8483
17
+ * ROC AUC: 0.9771
18
+
19
+
20
+ ## Model Purpose
21
+ This model aims to accurately predict whether a customer will take a tourism package, aiding in targeted marketing efforts and improving sales efficiency.
22
+
23
+ ## Usage
24
+ To use this model, load the `gradient_boosting_model.pkl` file and apply it to preprocessed data. Ensure the data undergoes the same preprocessing steps (column removal, outlier handling, one-hot encoding, and StandardScaler scaling) as the training data.
X_resampled.csv ADDED
The diff for this file is too large to render. See raw diff
 
X_test.csv ADDED
The diff for this file is too large to render. See raw diff
 
X_train.csv ADDED
The diff for this file is too large to render. See raw diff
 
data_register.py ADDED
@@ -0,0 +1,25 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ from huggingface_hub.utils import RepositoryNotFoundError, HfHubHTTPError
2
+ from huggingface_hub import HfApi, create_repo
3
+ import os
4
+
5
+
6
+ repo_id = "SharleyK/TourismPackagePrediction"
7
+ repo_type = "dataset"
8
+
9
+ # Initialize API client
10
+ api = HfApi(token=os.getenv("HF_TOKEN"))
11
+
12
+ # Step 1: Check if the space exists
13
+ try:
14
+ api.repo_info(repo_id=repo_id, repo_type=repo_type)
15
+ print(f"Space '{repo_id}' already exists. Using it.")
16
+ except RepositoryNotFoundError:
17
+ print(f"Space '{repo_id}' not found. Creating new space...")
18
+ create_repo(repo_id=repo_id, repo_type=repo_type, private=False)
19
+ print(f"Space '{repo_id}' created.")
20
+
21
+ api.upload_folder(
22
+ folder_path="tourism_project/data",
23
+ repo_id=repo_id,
24
+ repo_type=repo_type,
25
+ )
gradient_boosting_model.pkl ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:9376ec56175fc96f2e0502f4fd323f77cc59e000d92eec6b4e4b93328a3fe310
3
+ size 4440234
upload_model_to_hub.py ADDED
@@ -0,0 +1,31 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ from huggingface_hub.utils import RepositoryNotFoundError
2
+ from huggingface_hub import HfApi, create_repo
3
+ import os
4
+
5
+ model_repo_id = "SharleyK/TourismPackagePrediction-GradientBoosting" # Corrected repository ID for the model
6
+ model_repo_type = "model"
7
+
8
+ # Initialize API client
9
+ api = HfApi(token=os.getenv("HF_TOKEN"))
10
+
11
+ # Step 1: Check if the model space exists, create if not
12
+ try:
13
+ api.repo_info(repo_id=model_repo_id, repo_type=model_repo_type)
14
+ print(f"Model repository '{model_repo_id}' already exists. Using it.")
15
+ except RepositoryNotFoundError:
16
+ print(f"Model repository '{model_repo_id}' not found. Creating new repository...")
17
+ create_repo(repo_id=model_repo_id, repo_type=model_repo_type, private=False)
18
+ print(f"Model repository '{model_repo_id}' created.")
19
+
20
+ # Step 2: Upload the model file and README.md
21
+ # Assuming model and README.md are in the same folder
22
+ upload_folder_path = "tourism_project/data/model_building"
23
+
24
+ api.upload_folder(
25
+ folder_path=upload_folder_path,
26
+ repo_id=model_repo_id,
27
+ repo_type=model_repo_type,
28
+ commit_message="Upload Gradient Boosting model and README.md"
29
+ )
30
+
31
+ print("Model and README.md uploaded to Hugging Face Model Hub.")
upload_processed_data.py ADDED
@@ -0,0 +1,18 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ from huggingface_hub import HfApi
2
+ import os
3
+
4
+ repo_id = "SharleyK/TourismPackagePrediction"
5
+ repo_type = "dataset"
6
+
7
+ # Initialize API client
8
+ api = HfApi(token=os.getenv("HF_TOKEN"))
9
+
10
+ # Upload the processed data folder
11
+ api.upload_folder(
12
+ folder_path="tourism_project/data/model_building",
13
+ repo_id=repo_id,
14
+ repo_type=repo_type,
15
+ path_in_repo="processed_data"
16
+ )
17
+
18
+ print("Processed datasets uploaded to Hugging Face data space under 'processed_data' folder.")
y_resampled.csv ADDED
@@ -0,0 +1,5329 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