Egypt-Used-Car-Price-Predictor

اسم المشروع: Egypt Used Car Price Predictor | End-to-End ML Application

نوع العمل: Supervised Machine Learning (Regression) & End-to-End Web App

• وصف المشروع:

تطبيق End-to-End Machine Learning يهدف للتنبؤ بالقيمة السوقية العادلة للسيارات المستعملة في السوق المصري باستخدام Dataset تضم أكثر من 21,000 إعلان حقيقي. تم بناء وتدريب النموذج باستخدام Python و Scikit-learn و XGBoost، مع تغطية كافة مراحل الـ ML Pipeline بدءاً من تنظيف البيانات و Feature Engineering وصولاً إلى Hyperparameter Tuning و Residual Analysis، ونشر النموذج كـ Web Application تفاعلي عبر Streamlit.

• أهم الميزات (Key Features):

1. التنبؤ السريع والدقيق بأسعار السيارات بناءً على أحدث بيانات السوق المصري.

2. تطبيق ممارسات متقدمة في الـ ML مثل Learning Curves Analysis و Residual Analysis لضمان دقة النموذج.

3. واجهة مستخدم بسيطة (User-Friendly UI) تتيح للمستخدم إدخال مواصفات السيارة والحصول على السعر التقديري فوراً.

• طريقة التنفيذ (Execution Methodology):

1. تنظيف البيانات وإزالة הـ Outliers والقيم المفقودة من البيانات الخام.

2. إجراء Exploratory Data Analysis (EDA) و Feature Engineering للتعرف على العوامل المؤثرة في السعر.

3. تدريب ومقارنة خوارزميات متعددة مثل XGBoost و Decision Trees واختيار الأفضل أداءً.

4. تحسين الأداء عبر Hyperparameter Optimization ونشر التطبيق النهائي باستخدام Streamlit.