مشروع متكامل للتنبؤ بأسعار السيارات باستخدام تعلم الآلة

بناء نموذج تنبؤي دقيق يساعد المشترين والبائعين على تقدير القيمة السوقية العادلة للسيارات بناءً على مواصفاتها.

طريقة التنفيذ: معالجة مجموعة بيانات ضخمة من Kaggle، شملت تنظيف البيانات (Data Cleaning) ومعالجة القيم المفقودة.

هندسة الميزات (Feature Engineering): استخراج ميزات جديدة مثل "عمر السيارة" وترميز المتغيرات الفئوية (Categorical Encoding) لتحسين أداء النموذج.

التقييم: مقارنة عدة نماذج انحدار (Regression Models) واختيار الأفضل بناءً على معايير RMSE و R².