تدريب موديل للتنبؤ الخطي

تطوير نموذج تعلم آلة للتنبؤ بأسعار المنازل اعتمادًا على مجموعة من الخصائص المتعلقة بالعقار، مثل المساحة، عدد الغرف، الموقع، وحالة المنزل.

شمل المشروع تحليل البيانات واستكشاف الأنماط والعلاقات بين المتغيرات، وتنظيف البيانات ومعالجة القيم غير الصحيحة، ثم تطبيق تقنيات تجهيز البيانات واختيار الخصائص المناسبة. بعد ذلك تم تدريب ومقارنة عدة نماذج من نماذج الانحدار، واختيار النموذج الأفضل بناءً على مؤشرات الأداء.

كما تم تطوير واجهة تفاعلية باستخدام Streamlit تتيح للمستخدم إدخال بيانات المنزل والحصول على السعر المتوقع بشكل مباشر.

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