بناء نموذج لتوقع أسعار الألماس باستخدام Machine Learning

مشروع لبناء نموذج Machine Learning لتوقع أسعار الألماس اعتمادًا على خصائص مثل الوزن، النوع، اللون، النقاء، والأبعاد.

قمت بتجهيز البيانات وتقسيمها إلى بيانات تدريب واختبار، ثم بناء ومقارنة أربعة نماذج Regression لاختيار أفضل نموذج للتنبؤ بالسعر.

يتضمن المشروع:

• تنظيف وتجهيز البيانات قبل التدريب

• تقسيم البيانات إلى Training وTest

• بناء ومقارنة أربعة نماذج Regression

• تقييم أداء النماذج باستخدام R²

• اختيار أفضل نموذج بعد المقارنة

• تحقيق R² بقيمة 0.975 على بيانات الاختبار

الأدوات المستخدمة:

Python, Pandas, Scikit-learn, Excel