بناء نموذج تنبؤي لأسعار العقارات باستخدام تعلم الآلة (Linear Regression)

تطوير نموذج تنبؤي دقيق لتقدير أسعار المنازل بناءً على مجموعة من الخصائص المتعددة (المساحة، الموقع، عدد الغرف، عمر البناء). الهدف هو تقليل نسبة الخطأ في التقدير البشري وتوفير أداة سريعة لاتخاذ قرارات البيع والشراء بناءً على البيانات (Data-Driven Decisions). الأدوات والتقنيات المستخدمة: - اللغة: Python - المكتبات الأساسية: Pandas, NumPy (للمعالجة الرقمية). - التعلم الآلي: Scikit-Learn (Linear Regression Model). - التصور البياني: Matplotlib & Seaborn. النتائج المحققة: - تحقيق دقة عالية في التنبؤ مع خفض معدل الخطأ (Mean Absolute Error) بنسبة ملحوظة. - إنتاج رسوم بيانية توضح الفارق بين "السعر الحقيقي" و"السعر المتوقع" (Predicted vs Actual Prices). - تسليم كود منظم ونظيف (Clean Code) يمكن إعادة استخدامه مع مجموعات بيانات مختلفة.