نموذج تنبؤ بأسعار المنازل باستخدام Machine Learning (Python - Random Forest)

هذا المشروع يهدف إلى بناء نموذج تنبؤ بأسعار العقارات باستخدام تقنيات تعلم الآلة بلغة البرمجة بايثون.

تم استخدام مكتبات قوية ومتخصصة مثل pandas لتحليل وتنظيف البيانات، و numpy للعمليات الحسابية، بالإضافة إلى scikit-learn لبناء وتدريب نموذج التنبؤ باستخدام خوارزمية الغابات العشوائية (Random Forest Regressor) التي تتميز بدقتها ومرونتها في التعامل مع البيانات.

خطوات المشروع:

استيراد البيانات وتحليلها:

قراءة بيانات العقارات من ملف CSV، وفحص جودة البيانات والكشف عن القيم المفقودة.

معالجة البيانات:

تنظيف البيانات وحذف الأعمدة التي تحتوي على قيم مفقودة أو تعويضها بطريقة مناسبة، مع التركيز على الأعمدة الرقمية فقط لاستخدامها في بناء النموذج.

تحليل الارتباط:

حساب معامل الارتباط بين الخصائص المختلفة وسعر المنزل (SalePrice) لاختيار أهم الخصائص التي تؤثر بشكل مباشر على السعر.

تجهيز البيانات للنموذج:

تقسيم البيانات إلى مجموعة تدريب ومجموعة اختبار لضمان تقييم عادل لأداء النموذج.

بناء النموذج:

استخدام خوارزمية الغابات العشوائية (Random Forest) لتدريب نموذج قادر على التنبؤ بسعر المنزل بناءً على الخصائص المختارة.

تقييم النموذج:

قياس دقة النموذج باستخدام مقاييس مثل متوسط مربع الخطأ (MSE) ومعامل التحديد (R² Score)، بالإضافة إلى رسم بياني يقارن بين الأسعار الفعلية والمتوقعة.

حفظ النموذج:

تخزين النموذج والخصائص المستخدمة في ملفين بصيغة pickle لاستخدامها لاحقًا في تطبيقات أخرى أو واجهات تفاعلية.