House Price

قمت بتطوير مشروع للتنبؤ بأسعار المنازل باستخدام تقنيات تعلم الآلة في لغة بايثون. يهدف المشروع إلى تحليل بيانات العقارات واستخراج الأنماط التي تؤثر على سعر المنزل مثل المساحة، عدد الغرف، الموقع، وعوامل أخرى.

بدأت المشروع بمرحلة تنظيف البيانات (Data Cleaning) ومعالجة القيم المفقودة والتأكد من جودة البيانات. بعد ذلك قمت بعمل تحليل استكشافي للبيانات (EDA) لفهم العلاقات بين المتغيرات المختلفة وتأثيرها على الأسعار باستخدام الرسوم البيانية والإحصائيات.

ثم تم بناء نموذج تنبؤ باستخدام خوارزميات من مجال Machine Learning باستخدام لغة Python ومكتبات مثل Pandas وNumPy وScikit-learn.

تم تدريب النموذج على البيانات وتقسيمها إلى Training و Testing لتقييم الأداء، ثم قياس دقة النموذج باستخدام مقاييس مثل Mean Squared Error و R² Score.

النتيجة كانت نموذج قادر على التنبؤ بأسعار المنازل بناءً على خصائصها المختلفة مما يساعد في دعم اتخاذ القرار في سوق العقارات.