Real-Estate-Price-Prediction

يكتسب هذا المشروع أهمية كبيرة لأنه يقدّم منهجية علمية متكاملة لبناء نموذج تنبؤي دقيق لأسعار العقارات باستخدام أحدث أدوات علوم البيانات. يعتمد المشروع على نموذج DecisionTreeRegressor داخل Pipeline، مع تحسين الأداء باستخدام GridSearchCV وتقييم شامل عبر 5-طيات (5-fold cross-validation).

هذا يجعله مناسبًا جدًا لتطبيقات التنبؤ بأسعار المنازل، تقدير قيمة العقار، واتخاذ قرارات استثمارية مبنية على البيانات.

لماذا هذا المشروع مهم؟

1. نموذج موثوق لتنبؤ أسعار العقارات

من خلال تحليل المتغيرات الأساسية مثل حجم العقار، المساحة، عدد الغرف وغيرها، يتمكن النموذج من تقدير سعر العقار بدقة عالية، وهو ما يفيد:

الشركات العقارية

تطبيقات البيع والشراء

المستثمرين

منصات تقييم المنازل

2. تدريب وتقييم قابل لإعادة الإنتاج

يتم استخدام Pipeline لدمج المعالجة المسبقة مع نموذج Decision Tree، مما يضمن:

خطوات واضحة

نتائج ثابتة

سهولة إعادة التدريب والتحديث

3. تقييم شامل باستخدام مقاييس قوية

يتم حساب أهم المقاييس على بيانات التدريب والاختبار:

MAE – متوسط الخطأ المطلق

RMSE – الجذر التربيعي لمتوسط مربع الخطأ

R² – مدى قدرة النموذج على تفسير التغير في الأسعار

كما يتم استخدام 5-fold cross-validation لقياس ثبات النموذج ودقته على بيانات لم يرها مسبقًا.

4. تحسين دقيق باستخدام GridSearchCV

يتم اختبار أفضل القيم الفائقة (Hyperparameters) للنموذج مثل:

max_depth

min_samples_leaf

min_samples_split

وذلك لضمان الوصول إلى أفضل نسخة ممكنة من النموذج.

5. رسومات تشخيصية تسهّل الفهم واتخاذ القرار

يشمل المشروع مجموعة من الرسومات التحليلية مثل:

مخططات البواقي (Residual Plots)

أهمية المتغيرات (Feature Importances)

توزيع درجات الـ Cross-Validation

هذه التحليلات تساعد على:

اكتشاف الانحياز

فهم تأثير كل متغير على سعر العقار

تقييم جودة النموذج بشكل بصري وواضح

6. تحسين جودة البيانات عبر هندسة الميزات