House Price Predictor

يتنبأ نموذج التعلم الآلي هذا بأسعار العقارات السكنية بدقة عالية من خلال تحليل السمات الرئيسية مثل الموقع والمساحة المربعة وعدد غرف النوم/الحمامات وعمر العقار ووسائل الراحة في الحي. تم تصميمه لمحترفي العقارات والمستثمرين وأصحاب المنازل، وهو يستفيد من الخوارزميات المتقدمة لتقديم تقييمات سوقية موثوقة وكشف الاتجاهات الخفية في بيانات الإسكان. المشروع يتضمن:

معالجة البيانات المسبقة وهندسة الميزات: تم تنظيف وتحويل مجموعات بيانات الإسكان الخام باستخدام باندا، ومعالجة القيم المفقودة والقيم المتطرفة والمتغيرات الفئوية عبر ترميز أحادي المعالجة. تم تصميم ميزات جديدة (مثل سعر القدم المربع) لتحسين دقة النموذج.

تطوير النماذج ومقارنتها: تم تطبيق الانحدار الخطي للتنبؤات الأساسية، وخوارزمية انحدار الغابة العشوائية لالتقاط العلاقات غير الخطية وتفاعلات الميزات المعقدة. تم استخدام واجهة برمجة تطبيقات خط أنابيب scikit-learn لتبسيط تكامل سير العمل.

ضبط المعلمات الفائقة: تم تحسين أداء النموذج باستخدام GridSearchCV لضبط المعلمات الفائقة (مثل عمق الشجرة، وعدد المقدرات)، مما أدى إلى تحسين دقة التنبؤ بنسبة 25% مقارنةً بالتكوينات الافتراضية.

تقييم الأداء: تم تقييم النماذج باستخدام مقاييس مثل متوسط الخطأ التربيعي (MSE)، ودرجة R²، والتحقق المتبادل، مما يضمن المتانة وقابلية التعميم. تم عرض النتائج باستخدام matplotlib/seaborn لتفسير بديهي.

تحليل أهمية الميزات: استُخدمت تصنيفات أهمية الميزات المُدمجة في Random Forest لتحديد العوامل الرئيسية المُؤثرة في أسعار المساكن (مثل الموقع، والمساحة)، مما وفّر لأصحاب المصلحة رؤى سوقية عملية.