تقدير أسعار المنازل

يهدف نموذج House Price إلى تقدير أسعار المنازل اعتمادًا على مجموعة من الخصائص مثل المساحة، عدد الغرف، الموقع، العمر، والميزات الإضافية للمنازل. يساعد النموذج في تقديم تقديرات دقيقة لأسعار العقارات بناءً على البيانات المدخلة.

الخطوات الرئيسية:

1-تحضير البيانات: تنظيف البيانات من القيم الناقصة أو الشاذة، والتأكد من تنسيقها. معالجة الميزات النصية، مثل الموقع، باستخدام التشفير الفئوي لتحويلها إلى قيم رقمية قابلة للمعالجة.

2-تحليل البيانات واختيار الميزات: تحليل الميزات واختيار الأكثر تأثيرًا على السعر، مثل المساحة والموقع، لتقليل الأبعاد وتعزيز دقة النموذج.

3-تقسيم البيانات: تقسيم البيانات إلى مجموعة تدريبية وأخرى اختبارية لضمان إمكانية قياس الأداء العام للنموذج.

4-بناء النموذج: اختيار خوارزمية التنبؤ المناسبة، مثل الانحدار الخطي أو الغابة العشوائية، وتدريب النموذج باستخدام بيانات التدريب لتوقع أسعار المنازل.

5-تقييم النموذج: اختبار النموذج على مجموعة البيانات الاختبارية، وتقييم الأداء باستخدام معايير مثل جذر متوسط الخطأ التربيعي (RMSE) ومعدل الخطأ المطلق (MAE)، مما يساعد في فهم دقة التنبؤات.

6-تحسين النموذج: ضبط المعاملات باستخدام Grid Search أو التدريب التكراري لتحسين دقة النموذج وتجنب التعميم الزائد.