House Price Prediction using Machine Learning

يهدف هذا المشروع إلى بناء نموذج تعلم آلة للتنبؤ بأسعار المنازل اعتمادًا على مجموعة من الخصائص مثل مساحة المنزل، عدد الغرف، الموقع، والعوامل الأخرى التي تؤثر على السعر. يساعد هذا النموذج شركات العقارات أو المستثمرين على تقدير القيمة المتوقعة للعقارات بدقة أكبر واتخاذ قرارات مبنية على البيانات.

منهجية العمل:

تحليل البيانات لفهم العوامل المؤثرة في أسعار المنازل.

تنفيذ تحليل استكشافي للبيانات (EDA) لاكتشاف العلاقات بين المتغيرات.

تنظيف البيانات ومعالجة القيم المفقودة.

تطبيق تقنيات Feature Engineering لتحسين أداء النموذج.

تقسيم البيانات إلى Training وTesting.

تدريب عدة نماذج تعلم آلة مثل:

Linear Regression

Decision Tree Regressor

Random Forest Regressor

تقييم النماذج باستخدام مقاييس مثل:

Mean Absolute Error (MAE)

Mean Squared Error (MSE)

R² Score