توقع أسعار العقارات باستخدام التعلم الآلي

تم تطوير نموذج تعلم آلي للتنبؤ بأسعار المتر المربع للعقارات في تايوان باستخدام مجموعة بيانات Real Estate Valuation Dataset (2012–2013). اشتمل المشروع على استكشاف البيانات، التحضير، تدريب النماذج، والتقييم لتقديم تنبؤات دقيقة لأسعار العقارات. أهم مميزات المشروع: استكشاف البيانات وتصويرها: - تحليل العلاقات بين المتغيرات وهدف التنبؤ باستخدام الرسوم البيانية. تحضير البيانات: - استخدام StandardScaler لتطبيع البيانات وجعلها مناسبة للنماذج. بناء النموذج: - تطبيق نموذج Random Forest Regressor للتنبؤ. - مقارنة الأداء مع نماذج Ridge وLasso Regression. مقاييس التقييم: - تقييم أداء النموذج باستخدام R²، MSE، RMSE، MAE. تصوير النتائج: - رسم الأسعار الفعلية مقابل الأسعار المتوقعة لتقييم دقة النموذج. التقنيات المستخدمة: - لغة البرمجة: Python - المكتبات: scikit-learn، pandas، matplotlib - مصدر البيانات: مجموعة بيانات تقييم العقارات في تايوان (2012–2013)