House Price Prediction using machine learning

قمت بتنفيذ مشروع للتنبؤ بأسعار المنازل اعتمادًا على خصائص العقارات باستخدام Python وتقنيات تعلم الآلة، بهدف دراسة العوامل التي تؤثر في قيمة العقار وبناء نموذج للتنبؤ بالسعر.

يتضمن المشروع:

- استكشاف مجموعة بيانات العقارات وفهم خصائصها.

- تحليل البيانات إحصائيًا واكتشاف القيم المفقودة.

- دراسة العلاقات بين الخصائص المختلفة وسعر المنزل.

- استخدام الرسوم البيانية ومصفوفة الارتباط (Correlation Matrix) لفهم أهم العوامل المؤثرة في السعر.

- تجهيز البيانات والتعامل مع الخصائص الرقمية والفئوية حسب الحاجة.

- تدريب نموذج Regression للتنبؤ بأسعار المنازل.

- تقييم أداء النموذج باستخدام مقاييس مناسبة مثل MAE وRMSE وR²، وفقًا لما تم تطبيقه في المشروع.

من خلال تحليل البيانات، يمكن دراسة تأثير عوامل مثل جودة المنزل، والمساحة السكنية، ومساحة الجراج، ومساحة الطابق الأول على السعر.

**الأدوات والتقنيات:** Python، Pandas، NumPy، Matplotlib، Seaborn، وScikit-learn.

يقدم المشروع تطبيقًا عمليًا لتحليل بيانات العقارات وبناء نماذج تنبؤية يمكن الاستفادة منها في فهم أسعار المنازل وتقدير قيمتها.