تطوير نموذج تعلم آلي للتنبؤ بأسعار المنازل باستخدام Linear Regression
تفاصيل العمل
مشروع متكامل لتحليل البيانات وبناء نموذج تنبؤي (Predictive Model) لتقدير أسعار العقارات بناءً على عدة خصائص. مر العمل بالمراحل التالية: تنظيف البيانات (Data Cleaning): فحص البيانات المفقودة والقيم المكررة والتأكد من سلامة أنواع البيانات. هندسة الخصائص (Feature Engineering): إنشاء متغيرات جديدة مثل "عمر المنزل" (House Age) من خلال طرح سنة البناء من العام الحالي، وتطبيق التحويل اللوغاريتمي لمساحة الأرض، وإضافة معاملات التفاعل بين عدد الغرف والحمامات. بناء خط معالجة (Pipeline): تصميم Pipeline متكامل يتضمن معالجة القيم المفقودة (SimpleImputer)، وتوحيد المقاييس (StandardScaler)، وتحويل المتغيرات الفئوية (OneHotEncoder). النمذجة والتقييم: تدريب نموذج Linear Regression وتقييم أداؤه باستخدام مقاييس MSE و R2 على مجموعات التدريب والاختبار.
مهارات العمل
بطاقة العمل
طلب عمل مماثل
