التنبؤ 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.