توقع اسعار المنازل

طوير نموذج تنبؤي متطور (Predictive Model) لتقدير أسعار الوحدات السكنية بناءً على مجموعة من الخصائص المؤثرة (مثل المساحة، الموقع، عدد الغرف، والمرافق المتاحة). يهدف المشروع إلى توفير تقديرات دقيقة تساعد المستثمرين والمشترين في اتخاذ قرارات مالية مدروسة بناءً على بيانات سوقية حقيقية.

المميزات التقنية ومنهجية العمل:

هندسة البيانات (Feature Engineering): قمت بتحليل البيانات الخام، والتعامل مع القيم المفقودة والمتطرفة (Outliers)، وتحسين الخصائص لزيادة قدرة الموديل على التعميم (Generalization).

بناء النماذج المقارن: بدأت العمل بنماذج Random Forest، ثم انتقلت لاستخدام خوارزمية XGBoost المتقدمة لتحسين النتائج.

تحسين الأداء (Hyperparameter Tuning): إجراء عمليات ضبط دقيقة لبارامترات الموديل (مثل learning rate و max depth) للوصول إلى أفضل توازن بين التدريب والاختبار، حيث حقق النموذج دقة تصل إلى 85% على بيانات الاختبار.

تقليل الـ Overfitting: تطبيق تقنيات الـ Regularization لضمان استقرار النموذج وقدرته على التنبؤ ببيانات جديدة تماماً لم يسبق له رؤيتها.