نموذج تنبؤ أسعار المنازل باستخدام تعلم الآلة

قمت بتطوير نموذج يعتمد على تعلم الآلة (Machine Learning) للتنبؤ بأسعار المنازل باستخدام مجموعة بيانات Ames Housing الشهيرة. يشمل العمل:

معالجة البيانات (تنظيف البيانات، معالجة القيم المفقودة، وتحويل الخصائص).

تحليل استكشافي للبيانات (EDA) لفهم العلاقات بين الخصائص والأسعار.

استخدام خوارزميات مثل Linear Regression، Random Forest، AdaBoostRegressor، Decision Tree ومقارنة نتائجها.

تحسين أداء النموذج عبر Feature Engineering وتقنيات Hyperparameter Tuning.

تقييم النموذج بمقاييس مثل RMSE وR² Score لقياس دقة التنبؤ.

الهدف من المشروع هو بناء نظام قادر على تقدير قيمة العقارات بدقة اعتمادًا على خصائص المنازل، مما يجعله مفيدًا للتطبيقات العقارية والشركات الاستثمارية.