توقع أسعار المنازل باستخدام Python ونماذج الانحدار

طورت مشروع تعلم آلة لتوقع أسعار المنازل باستخدام بيانات Kaggle House Prices. شمل التنفيذ معالجة القيم المفقودة، وترميز المتغيرات الفئوية وتقييس الخصائص، ثم مقارنة Linear Regression وRidge وLasso وRandom Forest وGradient Boosting وXGBoost.

حقق Linear Regression أفضل نتيجة مسجلة في المشروع: R² = 0.933، وRMSE = 22,741، وMAE = 14,900 على بيانات التحقق. هذه مقاييس تقييم للنموذج ولا تضمن دقة تسعير العقارات الفعلية.

أضفت واجهة Streamlit للتنبؤ بمنزل واحد أو ملف منازل. يتضمن الرابط الكود وخطوات التشغيل والتقييم. هذا نموذج ضمن معرض أعمالي، والصورة غلاف توضيحي للمشروع.