Car Price Prediction with ML

في هذا المشروع، تم بناء نموذج تنبؤ ذكي يتعلم من بيانات فعلية لأسعار السيارات ويقوم بتوقع السعر التقريبي لأي سيارة جديدة بناءً على مدخلاتها (الموديل، عدد الكيلومترات، سنة الصنع، نوع الوقود، عدد المالكين السابقين... إلخ).

? خطوات تنفيذ المشروع:

تنظيف البيانات ومعالجة القيم الفارغة أو غير المنطقية

تحليل البيانات إحصائيًا واستخلاص الارتباطات

تحويل البيانات الفئوية (مثل نوع الوقود أو نوع ناقل الحركة) إلى صيغة رقمية

اختبار عدة نماذج تعلم آلي مثل:

Linear Regression

Decision Tree

Random Forest

مقارنة النتائج واختيار النموذج الأفضل بناءً على الدقة (R² Score)

التقنيات المستخدمة:

Python

Pandas

NumPy

Scikit-learn

Matplotlib & Seaborn

Jupyter Notebook

نتائج المشروع:

تم الوصول إلى نموذج تنبؤ دقيق يساعد في تقييم سعر السيارة قبل الشراء أو البيع، مما يفيد أصحاب المعارض أو المشترين الأفراد أو حتى منصات البيع الإلكترونية.