Boston Housing Price Prediction App — مشروع Flask & Machine Learning

قمت بتطوير مشروع Boston Housing Price Prediction App، وهو تطبيق ويب تفاعلي لتوقع أسعار المنازل في بوسطن باستخدام التعلم الآلي وFlask. تم بناء المشروع كجزء من برنامج دبلوم الذكاء الاصطناعي.

أبرز مميزات المشروع:

تطبيق ويب كامل باستخدام Flask مع واجهة حديثة ومتجاوبة

نموذج توقع ذكي باستخدام Decision Tree Regressor مع PowerTransformer

واجهة RESTful API لتقديم توقعات وبيانات شاملة

نشر الإنتاج على Railway مع دعم كامل للإنتاج

تحليل بيانات شامل باستخدام Jupyter Notebook

الأداء:

دقة التوقع: 78.79% (R² Score)

الميزات المستخدمة: عدد الغرف، مستوى الفقر، نسبة الطالب للمعلم

نطاق الأسعار المتوقع: 287K$ – 927K$

التقنيات المستخدمة:

Backend: Python 3.11, Flask, scikit-learn, pandas, numpy

Frontend: HTML5, CSS3, JavaScript

ML: Decision Tree Regressor, PowerTransformer, Cross-validation

Deployment: Railway, Pickle serialization

الاستخدامات:

التطبيقات التعليمية والتدريبية

دمج النماذج في مشاريع ويب تفاعلية

تحليل بيانات العقارات واتخاذ القرارات