مشروع يعتمد على تقنيات Machine Learning للتنبؤ بأسعار إيجار الشقق بناءً على مجموعة من الخصائص مثل الموقع، المساحة، وعدد الغرف وغيرها من العوامل المؤثرة في السعر.
يتضمن المشروع بناء نموذج للتنبؤ بقيمة الإيجار المتوقعة، بالإضافة إلى نموذج آخر لتصنيف نوع السعر (Price Type Classification). يساعد النظام في تقديم تقديرات دقيقة لأسعار الإيجارات اعتمادًا على تحليل البيانات.
حقق هذا المشروع المركز الأول في مسابقة المقرر الدراسي لعام 2024 بفضل دقة النموذج وكفاءة معالجة البيانات.
مميزات المشروع:
تحليل البيانات العقارية واستخراج العوامل المؤثرة في الأسعار
تطوير نموذج Apartment Rent Prediction للتنبؤ بقيمة الإيجار
بناء نموذج Price Type Classification لتصنيف نوع السعر
تقييم أداء النماذج باستخدام مقاييس Machine Learning
تحقيق أفضل أداء في المسابقة الخاصة بالمقرر
التقنيات المستخدمة:
Python
Pandas & NumPy
Scikit-learn
Machine Learning Algorithms
Data Analysis
