Boston Housing Price Prediction using Flask

حوّلت نموذجًا لتوقّع أسعار المنازل إلى تطبيق ويب يمكن للمستخدم التفاعل معه بدلًا من تشغيل النموذج بشكل منفصل. عملت على تجهيز البيانات وتدريب Machine Learning model باستخدام Python وScikit-learn، ثم ربطت النموذج بتطبيق Flask بحيث يستطيع المستخدم إدخال عدد الغرف والحصول على السعر المتوقع مباشرة. كما أنشأت واجهة بسيطة باستخدام HTML وCSS وربطتها بالـFlask من خلال الـroutes والـforms. الهدف من المشروع كان الانتقال من مرحلة بناء النموذج إلى تطبيق عملي يوضح كيفية استخدام Machine Learning داخل Web Application، وهو ما يعكس قدرتي على دمج تحليل البيانات والنمذجة مع تطوير تطبيق قابل للتفاعل.