نظام ذكي للتنبؤ بأسعار العقارات باستخدام الذكاء الاصطناعي
تفاصيل العمل
نظام التنبؤ الذكي بأسعار العقارات
نظرة عامة
نظام متكامل يستخدم تقنيات التعلم الآلي (Machine Learning) للتنبؤ بأسعار العقارات بدقة عالية بناءً على خصائص ومواصفات العقار.
الهدف من المشروع
تطوير أداة ذكية تساعد:
المشترين في اتخاذ قرارات شراء مدروسة
الوكلاء العقاريين في تسعير العقارات بشكل واقعي
المستثمرين في تقييم فرص الاستثمار العقاري
التقنيات المستخدمة
لغات البرمجة والمكتبات:
- **Python 3.x** - اللغة الأساسية
- **Scikit-learn** - بناء وتدريب النماذج
- **Pandas & NumPy** - معالجة وتحليل البيانات
- **Matplotlib & Seaborn** - التصورات البيانية
- **Gradio** - بناء واجهة المستخدم التفاعلية
خوارزميات التعلم الآلي:
- Linear Regression
- Random Forest Regressor
- Gradient Boosting Regressor
مراحل تطوير المشروع
1. جمع البيانات وإعدادها
- إنشاء dataset واقعي يحتوي على 1000 عينة
- تنظيف البيانات والتأكد من جودتها
- معالجة القيم الشاذة والمفقودة
2. تحليل البيانات الاستكشافي (EDA)
- دراسة توزيع الأسعار
- تحليل العلاقات بين المتغيرات
- رسم مصفوفة الارتباط (Correlation Matrix)
- تحديد المتغيرات الأكثر تأثيراً
3. هندسة الخصائص (Feature Engineering)
تم إنشاء متغيرات جديدة لتحسين الأداء:
- **السعر لكل متر مربع** (Price per Square Meter)
- **إجمالي الغرف** (Total Rooms)
- **معامل الفخامة** (Luxury Score)
4. تدريب النماذج ومقارنتها
تم تدريب وتقييم 3 نماذج مختلفة:
- استخدام Cross-Validation للتأكد من عدم Overfitting
- مقارنة الأداء باستخدام مقاييس متعددة (RMSE, MAE, R²)
- اختيار أفضل نموذج بناءً على النتائج
5. تطوير الواجهة التفاعلية
- تصميم واجهة سهلة الاستخدام بـ Gradio
- إضافة أمثلة جاهزة للتجربة
- عرض النتائج بشكل واضح ومفصل
النتائج والأداء
دقة النموذج:
- **R² Score:** 0.95+ (دقة 95%)
- **RMSE:** أقل من $20,000
- **MAE:** أقل من $15,000
المتغيرات الأكثر تأثيراً:
1. مساحة العقار
2. تقييم الموقع
3. عدد غرف النوم
4. وجود حديقة/جراج
واجهة المستخدم
الواجهة تسمح بإدخال:
المساحة (متر مربع)
عدد غرف النوم
عدد الحمامات
عمر المنزل
تقييم الموقع (1-10)
وجود حديقة
وجود جراج
رقم الطابق
### المخرجات:
- السعر المتوقع
- نطاق السعر (Confidence Interval)
- تفاصيل العقار المدخلة
- دقة النموذج المستخدم
حالات الاستخدام
1. **للمشترين:**
- التحقق من عدالة السعر المطلوب
- المقارنة بين عدة عقارات
2. **للبائعين:**
- تحديد السعر المناسب للبيع
- تجنب التسعير المبالغ فيه أو المنخفض
3. **للوكلاء العقاريين:**
- تقديم تقييمات سريعة ودقيقة
- بناء ثقة العملاء
4. **للمستثمرين:**
- تقييم الفرص الاستثمارية
- حساب العائد المتوقع