Car Price Prediction using Machine Learning (XGBoost, Random Forest, Regression Models)

تم تطوير نموذج تنبؤ بأسعار السيارات باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.

شمل العمل:

معالجة البيانات (تنظيف، استخراج المميزات، الترميز والتقييس).

تطبيق عدة خوارزميات (Linear Regression, Random Forest, Gradient Boosting, XGBoost).

تحسين الأداء عبر ضبط المعلمات (Hyperparameter Tuning).

الوصول إلى نتائج دقيقة متمثلة في معامل تحديد R² ≈ 0.79 باستخدام XGBoost.

الأدوات: Python, Pandas, NumPy, Scikit-learn, XGBoost.