House Price Prediction

يركز هذا المشروع على توقع أسعار المنازل بناءً على ميزات محددة باستخدام لغة بايثون. يعتمد على مكتبات بايثون الشهيرة مثل Pandas لمعالجة البيانات، وScikit-learn لتطبيق خوارزميات التعلم الآلي، وMatplotlib أو Seaborn لتصور البيانات.

يتضمن المشروع عدة خطوات أساسية، منها:

معالجة البيانات، مثل التعامل مع القيم المفقودة وترميز المتغيرات الفئوية.

اختيار الميزات وتحليلها لتحديد العوامل الأكثر تأثيرًا على أسعار المنازل.

تدريب نماذج التعلم الآلي، مثل الانحدار الخطي، أشجار القرار، الغابات العشوائية، والتعزيز التدريجي.

تقييم النماذج باستخدام مقاييس مثل متوسط الخطأ المطلق (MAE) والجذر التربيعي لمتوسط الخطأ المربع (RMSE).

يقدم النموذج النهائي توقعات دقيقة لأسعار المنازل، مما يساعد العاملين في مجال العقارات والمشترين المحتملين على اتخاذ قرارات مستنيرة. يوضح هذا المشروع التطبيق العملي للتعلم الآلي في الحياة الواقعية، ويبرز قدرات بايثون في تحليل البيانات والنمذجة التنبؤية.