نموذج تنبؤ بأسعار المنازل في بوسطن باستخدام تعلم الآلة
تفاصيل العمل
معالجة البيانات (التأكد من القيم المفقودة، معالجة القيم الشاذة). التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA) عبر الرسوم البيانية لفهم العلاقة بين المتغيرات. تحليل الارتباط (Correlation Analysis) لاختيار الخصائص الأكثر تأثيرًا على السعر. تجربة نماذج انحدار متعددة: Linear Regression, Ridge, Lasso, Random Forest Regressor. تقييم الأداء باستخدام مقاييس MAE, MSE, R². تحسين النموذج عبر اختيار الخصائص وضبط المعاملات (Hyperparameter Tuning). تصور النتائج من خلال مخططات تبين دقة التنبؤ مقارنة بالقيم الفعلية. الناتج النهائي: نموذج ذكي قادر على التنبؤ بسعر المنزل اعتمادًا على خصائصه (مثل عدد الغرف، العمر، الموقع… إلخ) مع توثيق كامل وخطوات منظم
مهارات العمل
بطاقة العمل
طلب عمل مماثل
