تنبا اسعار البيوت باستخدام تعلم الالة

وصف المشروع:

"مشروع توقع أسعار المنازل يعتمد على التعلم الآلي للتنبؤ بأسعار العقارات بدقة عالية باستخدام بيانات كاليفورنيا السكنية. استخدمت في هذا المشروع خوارزمية Random Forest القوية لتحقيق نتائج مميزة، حيث وصلت نسبة التفسير (R² Score) إلى حوالي 80%، مما يعكس قدرة النموذج على التنبؤ الدقيق.

يتضمن المشروع:

تحليل البيانات: استكشاف شامل للمعالم مثل الدخل المتوسط وعدد الغرف باستخدام الرسوم البيانية.

هندسة المعالم: إضافة ميزة جديدة (نسبة غرف النوم إلى الغرف) لتحسين الأداء.

تدريب النموذج: مع تهيئة البيانات (Standard Scaling) وتقسيمها إلى تدريب واختبار.

تقييم دقيق: قياس الأداء باستخدام MSE وR²، مع التحقق المتقاطع (Cross-Validation) لضمان الثبات.

تصور النتائج: رسوم بيانية توضح العلاقة بين الأسعار الفعلية والمتوقعة وأهمية المعالم.

تم بناء المشروع باستخدام Python مع مكتبات Pandas، Scikit-learn، وSeaborn، مقدمًا في نوت بوك Jupiter واضح ومنظم. هذا المشروع مثالي لعرض مهارات التعلم الآلي في التنبؤ بالبيانات العقارية، وهو جاهز لتلبية احتياجات العملاء على مستقل!"