house _price_predictor

برنامج Python (Jupyter Notebook) بيدرّب موديل Machine Learning حقيقي على بيانات أسعار البيوت في كاليفورنيا، عشان يتوقع سعر أي بيت بناءً على خصائصه (متوسط دخل المنطقة، عمر البيت، عدد الأوض، عدد السكان، الموقع الجغرافي).

بيتكون من:

تحميل بيانات أسعار بيوت حقيقية (California Housing dataset)

تجهيز البيانات وتقسيمها لتدريب واختبار

تدريب موديل Linear Regression وموديل Random Forest Regressor للمقارنة

تقييم الموديل بمقاييس Regression (MAE و R²)

فانكشن تفاعلية بتاخد خصائص بيت وتدّيك السعر المتوقع بالدولار

الفرق عن مشروع تايتانك إنه بيتوقع رقم مستمر (سعر) بدل تصنيف (نعم/لأ) - يعني Regression بدل Classification، وده بيوريّ فهم للنوعين الأساسيين في Supervised Learning.