House Price Prediction | Machine Learning

مشروع متكامل لتطوير نموذج تعلم آلي لتنبؤ أسعار المنازل بناءً على مجموعة بيانات عقارية تتضمن أكثر من 80 ميزة مختلفة (Features).

أبرز خطوات وإنجازات المشروع:

معالجة البيانات (Data Preprocessing): بناء خط أنابيب (ML Pipeline) متكامل لشمل تنظيف البيانات، التعامل مع القيم الشاذة (Outliers)، معالجة القيم المفقودة (Imputation)، القياس (Scaling)، وتشفير البيانات الفئوية (One-Hot Encoding).

تدريب وتقييم النماذج: المقارنة بين عدة خوارزميات وهي (Linear Regression, Decision Tree, Random Forest, XGBoost).

تحسين الأداء: ضبط المعلمات الفائقة (Hyperparameter Tuning) لخوارزمية Random Forest باستخدام GridSearchCV للحصول على أفضل دقة تنبؤية.