تحليل وتنبؤ أسعار العقارات بالقاهرة باستخدام بايثون

في هذا المشروع قمت بتحليل وتوقع أسعار العقارات في القاهرة باستخدام لغة بايثون، عبر مراحل تنظيف البيانات، والتحليل الاستكشافي باستخدام Matplotlib وSeaborn، وهندسة الميزات مثل المساحة لكل غرفة نوم، ثم تدريب نماذج الانحدار الخطي والغابة العشوائية وتقييمها بمقاييس RMSE وR².

أظهرت النتائج أن منطقة الزمالك تمتلك أعلى متوسط للأسعار، وأن المساحة والموقع وعدد الغرف من أهم العوامل المؤثرة، كما حقق نموذج Random Forest أفضل دقة تنبؤية.

المهارات: Python | Pandas | NumPy | EDA | Machine Learning | Visualization