Ames Housing Price Prediction Using Linear Regression

هذا المشروع يقوم بالتنبؤ بأسعار المنازل باستخدام بيانات Ames Housing Dataset مع نموذج Linear Regression.

خطوات العمل شملت:

تنظيف البيانات والتعامل مع القيم المفقودة وإعادة تسمية الأعمدة.

إجراء تحليل بصري للبيانات لفهم أهم الخصائص مثل: المساحة (Gr Liv Area)، جودة البناء (Overall Quality)، والحي (Neighborhood).

اختيار الخصائص الأكثر تأثيرًا لتدريب نموذج Linear Regression بهدف التنبؤ بسعر البيع (SalePrice).

تقييم أداء النموذج باستخدام RMSE و R² Score، مع مقارنة التوقعات بالأسعار الفعلية.

المشروع يوضح مهارات عملية في معالجة البيانات، التصور البصري، اختيار الخصائص، والنمذجة التنبؤية.