House Price

هذا المشروع يعتمد على مجموعة بيانات (House Price Data) ويهدف إلى تطوير نموذج تعلم آلة للتنبؤ بأسعار المنازل بناءً على مجموعة من الخصائص.

المهام التي يغطيها المشروع تشمل:

معالجة البيانات (Data Preprocessing):

تنظيف البيانات والتأكد من خلوها من القيم الناقصة أو المكررة.

تحويل البيانات إلى صيغ مناسبة للتحليل والنمذجة.

التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA):

دراسة العلاقة بين الخصائص المختلفة وسعر المنزل.

استخدام الرسوم البيانية لفهم أنماط البيانات والتوزيعات.

بناء النماذج (Model Building):

تطبيق خوارزميات تعلم الآلة مثل الانحدار الخطي (Linear Regression) و أشجار القرار (Decision Trees) و Random Forest للتنبؤ بالسعر.

مقارنة بين النماذج لاختيار الأفضل.

تقييم النموذج (Model Evaluation):

استخدام مقاييس مثل R² Score و MSE لقياس دقة النموذج.

تحسين النتائج من خلال ضبط المعاملات (Hyperparameter Tuning).