House Price Prediction

قمت بتطوير مشروع Machine Learning للتنبؤ بأسعار المنازل اعتمادًا على مجموعة من الخصائص مثل مساحة المنزل، وعدد الغرف، والحمامات، والموقع، وغيرها.

ما تم تنفيذه:

تنظيف ومعالجة البيانات.

تحليل البيانات واستكشافها (EDA).

تحويل البيانات النصية إلى بيانات رقمية.

تقسيم البيانات إلى تدريب واختبار.

تطبيق Standard Scaling.

تدريب ومقارنة عدة نماذج:

Linear Regression

Decision Tree Regressor

Random Forest Regressor

تقييم النماذج باستخدام R² Score وMAE وMSE وRMSE.

اختيار أفضل نموذج وحفظه لاستخدامه في التنبؤ.

التقنيات المستخدمة: Python، Pandas، NumPy، Matplotlib، Seaborn، Scikit-learn.