تنبا بسعر السيارات

التنبؤ بسعر السيارات

يهدف هذا المشروع إلى تطوير نموذج تعلم آلي (Machine Learning) قادر على التنبؤ بأسعار السيارات بدقة بناءً على مجموعة من الخصائص مثل: نوع السيارة، سنة الصنع، عدد الكيلومترات المقطوعة، سعة المحرك، ونوع الوقود.

تم في هذا المشروع:

جمع البيانات من قواعد بيانات ومواقع بيع السيارات.

تنظيف البيانات ومعالجتها للتعامل مع القيم المفقودة والمتطرفة.

تحليل البيانات (EDA) لاستخراج الأنماط والعوامل الأكثر تأثيرًا في السعر.

اختيار الخصائص (Feature Selection) وتحسين مجموعة البيانات.

تدريب نماذج تعلم آلي مثل Linear Regression، Random Forest، وXGBoost لتحقيق أعلى دقة.

تقييم النموذج باستخدام مؤشرات مثل MAE وRMSE للتأكد من كفاءته في التنبؤ.

بناء واجهة تفاعلية بسيطة تمكن المستخدمين من إدخال بيانات السيارة والحصول على السعر المتوقع.

النتيجة: نظام ذكي يساعد المستخدمين وشركات السيارات في تقدير أسعار السيارات بشكل دقيق وسريع، مما يدعم قرارات الشراء والبيع.