Data Regression project

المشروع ده بيهدف إلى بناء نموذج Multiple Linear Regression من الصفر باستخدام خوارزمية Gradient Descent للتنبؤ بأسعار العقارات بناءً على مجموعة من الخصائص المهمة زي مساحة العقار وعدد الغرف.

تم في البداية توليد بيانات افتراضية (Synthetic Data) لمحاكاة سوق عقارات حقيقي، وبعد كده تم تجهيز البيانات من خلال عملية Normalization (Standardization) عشان نحسن أداء الموديل ونسرّع عملية التعلم.

بعد تجهيز البيانات، تم تطوير كلاس مخصص لتنفيذ خوارزمية Gradient Descent، بحيث يتم تحديث معاملات النموذج (B0, B1, B2) تدريجيًا لتقليل الخطأ بين القيم الحقيقية والمتوقعة، باستخدام دالة الخطأ Mean Squared Error (MSE).

الموديل بيتم تدريبه عبر عدد من الـ epochs مع استخدام شرط للتوقف المبكر (Early Stopping) في حالة الوصول لأفضل نتيجة ممكنة.

في النهاية، تم تقييم أداء النموذج باستخدام مجموعة من المقاييس المهمة:

SSE (Sum of Squared Errors)

MSE (Mean Squared Error)

RMSE (Root Mean Squared Error)

R² Score (Coefficient of Determination)

وكمان تم تمثيل النتائج بصريًا باستخدام:

رسم بياني يوضح تطور الخطأ مع الوقت (Loss Curve)

Scatter Plot لمقارنة القيم الحقيقية بالقيم المتوقعة