مشروع التنبؤ بأسعار المنازل – House Price Prediction

الوصف:

تم تنفيذ المشروع بلغة Python باستخدام مكتبات:

- Pandas, NumPy (معالجة البيانات)

- Matplotlib, Seaborn (الرسوم البيانية)

- Scikit-learn (بناء النموذج والتقييم)

المشروع يهدف إلى بناء نموذج تنبؤي (Regression) لتقدير أسعار المنازل في كاليفورنيا بناءً على مجموعة من الخصائص مثل عدد الغرف والموقع والمساحة.

مميزات المشروع:

- تحليل استكشافي للبيانات (EDA) مع رسومات بيانية توضيحية.

- معالجة البيانات والتعامل مع القيم الشاذة وتطبيق PCA.

- بناء نموذج انحدار متقدم للتنبؤ بالأسعار.

- إمكانية استخدام الكود مباشرة على أي بيانات جديدة.