نظام ذكي لتوقع أسعار العقارات باستخدام خوارزميات تعلم الآلة (Machine Learning)

قمت ببناء نموذج تنبؤي دقيق لتوقع أسعار المنازل بناءً على مجموعة من الخصائص والميزات (مثل المساحة، الموقع، عدد الغرف، وعمر البناء). المشروع يركز على تطبيق خطوات علم البيانات كاملة لضمان دقة النتائج. أبرز ما قمت به في المشروع: تحليل البيانات الاستكشافي (EDA): دراسة العلاقات والارتباطات بين الميزات المختلفة وسعر المنزل لتحديد العوامل الأكثر تأثيراً. معالجة البيانات (Data Preprocessing): التعامل مع القيم المفقودة (Missing Values)، وتحويل البيانات الفئوية (Categorical Data) باستخدام تقنيات مثل One-Hot Encoding. هندسة الميزات (Feature Engineering): اختيار وتحسين المتغيرات لرفع كفاءة النموذج التنبؤي. بناء النماذج: استخدام خوارزميات الانحدار (Regression) مثل Linear Regression أو Random Forest Regressor. تقييم الأداء: قياس دقة النموذج باستخدام مقاييس عالمية مثل Mean Absolute Error (MAE) و R-squared لضمان موثوقية التوقعات.