تنبؤ بالأسعار بناء على بيانات (تنبؤ بأسعار المنازل)

التنبؤ بأسعار المنازل باستخدام XGBoost

قمت بتطوير نموذج تنبؤ متقدم لأسعار المنازل بالاعتماد على خوارزمية XGBoost، ونجح النموذج في تحقيق دقة وصلت إلى %96 (R² score).

أهم ما قمت به:

تنفيذ تحليل استكشافي شامل للبيانات ومعالجة المتغيرات.

إجراء هندسة خصائص دقيقة واختيار أهم 12 عامل مؤثر على السعر.

مقارنة النماذج الإحصائية التقليدية بالنماذج المتقدمة وتقليل نسبة الخطأ بـ 40%.

إنشاء لوحات تفاعلية ورسوم بيانية (Heatmaps, Scatter plots) لتوضيح النتائج لأصحاب القرار.

الأدوات المستخدمة:

Python (pandas, numpy)

scikit-learn

XGBoost

matplotlib, seaborn

النتيجة: نموذج دقيق وموثوق للتنبؤ بأسعار العقارات يساعد في اتخاذ قرارات أفضل في مجالات الاستثمار العقاري والتحليل المالي.