تطبيق للتنبؤ بأسعار المنازل

مشروع تقني متكامل يعتمد على خوارزميات تعلم الآلة لتحليل بيانات سوق العقارات والتنبؤ بأسعار المنازل بناءً على مجموعة من الخصائص الجغرافية والإنشائية، مما يساعد في تقدير القيمة السوقية العادلة بدقة. الخطوات المنفذة في المشروع: 1. معالجة وتجهيز البيانات (Data Preprocessing): - التعامل مع القيم المفقودة والمتطرفة لضمان نظافة البيانات. - تحويل الميزات النصية (Categorical Data) باستخدام LabelEncoder و OneHotEncoder. - تطبيق StandardScaler لتوحيد مقاييس الميزات لضمان كفاءة تدريب النماذج الرياضية. 2. هندسة النماذج والمقارنة (Model Selection): - تم اختبار ومقارنة مجموعة ضخمة من خوارزميات الانحدار (Regression) تشمل: * النماذج الخطية: Linear Regression, Lasso, Ridge. * النماذج الشجرية: Decision Tree, Random Forest. * نماذج التجميع (Ensemble): Gradient Boosting, Bagging, AdaBoost. * الخوارزميات المتقدمة: XGBoost Regressor. 3. تحسين الأداء (Hyperparameter Tuning): - استخدام GridSearchCV للبحث عن أفضل المعاملات البرمجية التي تضمن أعلى دقة تنبؤية (R2 Score) وأقل معدل خطأ ممكن. النتائج والمخرجات: - الوصول إلى نموذج تنبؤي عالي الدقة يعكس الواقع السوقي للعقارات. - تصدير النموذج النهائي (house_price_prediction.pkl) وملف التقييس (scaler.pkl) باستخدام مكتبة Joblib ليكون النظام جاهزاً للدمج في تطبيقات الويب أو منصات التحليل العقاري.