نظام توقع الرواتب باستخدام خوارزمية الغابة العشوائية

طوّرت نموذج انحدار لتوقّع متوسط الرواتب بناءً على المسميات الوظيفية وخصائص الشركات باستخدام مجموعة بيانات معالجة ونظيفة.

قمت بتطبيق تقنيات المعالجة المسبقة مثل ترميز الميزات واختيار الأعمدة المهمة.

دربت نموذج Random Forest Regressor وحققت أداءً قويًا (R² = 0.87، RMSE = 4.2k).

أنشأت واجهة تفاعلية باستخدام Gradio تتيح للمستخدمين إدخال تفاصيل الوظيفة والحصول على توقعات لحظية للراتب.

الأدوات والتقنيات: Python، Scikit-learn، Pandas، Matplotlib، Gradio، Random Forest