التنبؤ بأسعار المنازل باستخدام Python وMachine Learning

نفذت مشروع Machine Learning للتنبؤ بأسعار المنازل اعتمادًا على مجموعة من الخصائص المتعلقة بالعقارات، بهدف بناء نموذج يستطيع تقدير سعر المنزل بناءً على بياناته.

بدأت باستكشاف البيانات وتحليلها باستخدام الرسوم البيانية، ثم معالجة القيم المفقودة ودراسة القيم الشاذة. بعد ذلك جهزت البيانات لتناسب التدريب، واستخدمت One-Hot Encoding لمعالجة المتغيرات الفئوية، مع بناء Pipeline لتنظيم خطوات المعالجة والتدريب.

تم تدريب نموذج Linear Regression وتقييم أدائه باستخدام MAE وRMSE وR²، كما جربت معالجة القيم الشاذة وتطبيق Log Transformation على الأسعار لتحسين أداء النموذج.

**التقنيات المستخدمة:**

* Python

* Pandas وNumPy

* Scikit-learn

* Matplotlib وSeaborn

**نوع المشروع:** Machine Learning – Regression

المشروع يوضح خطوات العمل على مشروع تنبؤ متكامل، بدايةً من فهم البيانات وتجهيزها وحتى تدريب النموذج وتقييم نتائجه.