نظام تنبؤ بأسعار السيارات باستخدام Machine Learning مع لوحة تحكم تفاعلية عبر Streamlit

قمت بتنفيذ مشروع متكامل لتوقع أسعار السيارات اعتمادًا على بيانات حقيقية، مع التركيز على دقة النموذج وجودة المعالجة المسبقة للبيانات.

- معالجة البيانات (Data Preprocessing)

تنظيف البيانات ومعالجة القيم الناقصة.

التعامل مع القيم الشاذة (Outliers) لضمان استقرار النموذج.

تطبيق تقنيات Encoding للمتغيرات الفئوية.

تحليل العلاقات بين المتغيرات لاختيار الخصائص الأكثر تأثيرًا.

- بناء واختبار النماذج

تجربة 6 خوارزميات مختلفة للمقارنة واختيار الأفضل من حيث الأداء والثبات.

استخدام تقنيات تقييم مناسبة لاختيار النموذج الأعلى دقة.

- التطبيق التفاعلي (Dashboard)

تطوير واجهة باستخدام Streamlit تتيح إدخال مواصفات السيارة بسهولة.

عرض السعر المتوقع فورًا بناءً على أفضل نموذج تم تدريبه.

تصميم مبسط يركز على سهولة الاستخدام ووضوح النتائج.