Real Estate Price Prediction using Machine Learning (Linear & Ridge Regression)

قمتُ بتطوير نموذج للتنبؤ بأسعار العقارات باستخدام لغة Python ومكتبة Scikit-learn.

أهم الخطوات في المشروع:

معالجة البيانات واختيار الخصائص المهمة (تاريخ المعاملة، عمر المنزل، المسافة من محطة المترو MRT، عدد المتاجر القريبة، خط العرض وخط الطول).

تطبيق الانحدار الخطي (Linear Regression) للتنبؤ بأسعار العقارات.

تحسين النموذج باستخدام Pipeline يجمع بين Polynomial Features و Ridge Regression للحصول على دقة أعلى وقدرة أفضل على التعميم.

تقييم أداء النموذج باستخدام معامل التحديد R² لقياس دقة التنبؤ.

التقنيات والأدوات المستخدمة:

Python (Pandas, NumPy, Scikit-learn)

خوارزميات تعلم الآلة: Linear Regression, Ridge Regression, Polynomial Features

هذا المشروع يوضح كيفية تطبيق تقنيات الانحدار للتنبؤ بأسعار المنازل، مما يجعله أداة مفيدة للحصول على رؤى حول سوق العقارات ودعم قرارات الاستثمار.