نموذج تنبؤ أسعار المنازل بدقة عالية مع واجهة ويب تفاعلية

في هذا المشروع قمت بتطوير نظام متكامل لتنبؤ أسعار المنازل اعتمادًا على بيانات حقيقية، بدءًا من تحليل البيانات وتنظيفها، مرورًا ببناء وتجربة عدة خوارزميات تعلم آلة (مثل Linear Regression, Random Forest, XGBoost, CatBoost, LightGBM)، حتى الوصول لنموذج يحقق دقة تصل إلى 92٪ في التنبؤ.

​

قمت بتنفيذ أكثر من 15 خطوة لتهيئة البيانات واستخراج الخصائص المهمة مما ساعد على تحسين أداء النموذج بنسبة ملحوظة، ثم قمت بنشره في شكل تطبيق ويب باستخدام Streamlit مع واجهة سهلة للمستخدم ودمجه مع RESTful API لتمكين استخدامه في بيئات مختلفة وتقليل وقت التقييم بنسبة تصل إلى 80٪ مقارنة بالطرق اليدوية.