Egyptian Used Car Price Prediction

مشروع "تنبؤ أسعار السيارات المستعملة في مصر" يهدف إلى بناء نموذج تعلم آلي للتنبؤ بسعر السيارات المستعملة في مصر بناءً على عدة ميزات مثل الماركة، السنة، المسافة المقطوعة، الموقع، والحالة. يتضمن مجموعة البيانات المستخدمة في هذا المشروع معلومات عن السيارات المستعملة المعروضة للبيع في السوق المصري، مع تفاصيل مثل الماركة، الطراز، العمر، المسافة المقطوعة، نوع الوقود، والمزيد.

في هذا المشروع، أتمم عملية معالجة البيانات المبدئية، مثل التعامل مع القيم المفقودة، ترميز المتغيرات الفئوية، وتوحيد القياسات الرقمية. ثم قمت باختبار عدة نماذج تعلم آلي، مثل الانحدار الخطي والغابات العشوائية، للتنبؤ بسعر السيارات المستعملة. تم تقييم النموذج باستخدام مقاييس مثل متوسط الخطأ المطلق (MAE)، ومتوسط الخطأ التربيعي (MSE)، ومعامل التحديد (R²) لتقييم الأداء والدقة.

يُظهر هذا المشروع كيف يمكن تطبيق التعلم الآلي لحل المشكلات الواقعية، مما يوفر رؤى قيمة لكل من المشترين والبائعين في سوق السيارات المستعملة في مصر.

The "Egyptian Used Car Price Prediction" project aims to build a machine learning model to predict the price of used cars in Egypt based on various features like brand, year, mileage, location, and condition. The dataset used in this project contains information about used cars available for sale in the Egyptian market, with details such as make, model, age, mileage, fuel type, and more.

In this project, I perform data preprocessing, including handling missing values, encoding categorical variables, and scaling numerical features. I then explore different machine learning models, such as Linear Regression and Random Forest, to predict the price of the used cars. The model is evaluated using metrics like Mean Absolute Error (MAE), Mean Squared Error (MSE), and R-squared (R²) to assess its performance and accuracy.

This project demonstrates how machine learning can be applied to real-world problems, providing valuable insights for both car buyers and sellers in the Egyptian used car market.