بناء نموذج تعلم آلي للتنبؤ بأسعار المنازل باستخدام Random Forest

يتضمن هذا المشروع تطوير نموذج تنبؤي دقيق لأسعار الوحدات السكنية باستخدام تقنيات تعلم الآلة المتقدمة في لغة Python. مر المشروع بالمراحل التالية:

استكشاف وتجهيز البيانات (EDA): التعامل مع قاعدة بيانات تحتوي على أكثر من 20,000 سجل، وتجهيزها من خلال مكتبة Pandas و Numpy لضمان جودة المدخلات.

تحجيم البيانات (Feature Scaling): تطبيق تقنيات الـ Scaling على البيانات لضمان توافق المتغيرات وتحسين أداء النماذج الرياضية.

بناء النماذج وتدريبها: تم تدريب واختبار عدة نماذج، مع التركيز بشكل أساسي على خوارزمية Random Forest Regressor.

تقييم الأداء: قياس كفاءة النموذج باستخدام معايير إحصائية دقيقة مثل R-squared (R2)، حيث حقق النموذج نسبة دقة تصل إلى 80% تقريباً في التنبؤ، بالإضافة إلى حساب Mean Absolute Error (MAE) و RMSE.

الأدوات المستخدمة: تم استخدام بيئة عمل Jupyter Notebook مع مكتبات Scikit-learn لبناء النموذج، و Matplotlib للتمثيل البياني.

هذا المشروع يبرز قدرتي على معالجة البيانات الضخمة وبناء نماذج تنبؤية تساعد في اتخاذ قرارات عقارية مبنية على البيانات.