Smartphone Price Prediction using Machine Learning

Smartphone Price Prediction – Data Science & Machine Learning Project

مشروع Data Science وMachine Learning يهدف إلى تحليل بيانات الهواتف الذكية وفهم العلاقة بين مواصفات الهاتف وسعره النهائي، بالإضافة إلى بناء نموذج تعلم آلي قادر على التنبؤ بأسعار الهواتف اعتمادًا على مجموعة من الخصائص والمواصفات الفنية.

بدأ العمل بمرحلة Exploratory Data Analysis (EDA) لاستكشاف البيانات وفهم طبيعتها، والتعرف على توزيع الأسعار والخصائص المختلفة للهواتف، مثل Brand وRAM وStorage وColor، وتحليل تأثير هذه المتغيرات على السعر. كما تم استخدام تقنيات تحليل البيانات والتصور البياني لاكتشاف الأنماط والعلاقات بين الخصائص المختلفة، وتحديد العوامل الأكثر ارتباطًا باختلاف الأسعار.

تضمن المشروع أيضًا مرحلة Data Preprocessing، والتي شملت فحص جودة البيانات، والتعامل مع القيم المفقودة (Missing Values)، وتجهيز الخصائص وتحويلها إلى صيغة مناسبة للاستخدام في نماذج Machine Learning، مع الاهتمام بتحسين جودة البيانات قبل البدء في التدريب.

بعد ذلك، تم العمل على إعداد البيانات لبناء نموذج تنبؤي يعتمد على خوارزميات التعلم الآلي، بهدف تقدير سعر الهاتف بناءً على مواصفاته. ويشمل ذلك اختيار الخصائص المناسبة، وتجهيز البيانات للتدريب والاختبار، وتقييم أداء النموذج باستخدام مقاييس التقييم المناسبة لمهام التنبؤ بالأسعار، مثل MAE وRMSE وR²، بهدف قياس مدى دقة التوقعات ومدى قدرة النموذج على التعامل مع بيانات جديدة.

يهدف المشروع في النهاية إلى تحويل بيانات مواصفات الهواتف الذكية إلى معلومات قابلة للاستفادة منها، من خلال اكتشاف العوامل المؤثرة في الأسعار وتطوير نموذج تنبؤي يمكن أن يساعد في تقدير أسعار الهواتف ومقارنة الأجهزة المختلفة بناءً على مواصفاتها، مع تطبيق المراحل الأساسية لسير عمل مشاريع Data Science وMachine Learning، بدايةً من فهم البيانات وتحليلها، مرورًا بمعالجتها وتجهيزها، وصولًا إلى بناء النموذج وتقييم أدائه.