توقع سعر البيت باستخدام ML Regression

معالجة البيانات:

تنظيف البيانات من القيم المفقودة والخاطئة.

تحويل النصوص إلى أرقام إذا لزم الأمر.

تحليل البيانات:

فهم العلاقة بين الخصائص والسعر باستخدام الرسوم البيانية والإحصائيات.

تقسيم البيانات:

قسم البيانات إلى مجموعتي تدريب واختبار (مثلاً: 80% تدريب و20% اختبار).

تدريب النموذج:

استخدم مكتبة مثل scikit-learn لتدريب النموذج على بيانات التدريب.

تقييم النموذج:

قيّم الأداء باستخدام مقاييس مثل MAE وR² Score على بيانات الاختبار.

تحسين النموذج:

جرب تحسين الأداء بإضافة ميزات جديدة أو تغيير النموذج.