House Price Prediction Using Machine Learning

تحليل أسعار المنازل والتنبؤ بها باستخدام Machine Learning مشروع متكامل لتحليل بيانات العقارات والتنبؤ بأسعار المنازل باستخدام خوارزمية الانحدار الخطي (Linear Regression)، مع تطبيق دورة عمل علم البيانات كاملة بدايةً من تجهيز البيانات وحتى بناء واجهة تفاعلية لعرض النتائج. يبدأ المشروع بمرحلة تنظيف البيانات (Data Cleaning) ومعالجتها (Data Preprocessing)، حيث يتم التعامل مع القيم المفقودة، وتحويل المتغيرات النصية إلى صيغة رقمية مناسبة للنماذج، وتجهيز البيانات لضمان الحصول على أفضل أداء ممكن للنموذج. بعد ذلك يتم إجراء التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA) لفهم العلاقات بين المتغيرات المختلفة مثل المساحة وعدد الغرف وعمر العقار والموقع، مع إنشاء رسوم بيانية تساعد على استخراج الأنماط والرؤى المهمة. تم بناء نموذج تعلم آلة باستخدام Linear Regression لتوقع أسعار المنازل اعتمادًا على خصائص العقار، مع تقييم أداء النموذج باستخدام مقاييس مثل MAE و R² Score للتأكد من دقة التوقعات. كما يتضمن المشروع لوحة تحكم تفاعلية (Interactive Dashboard) باستخدام Streamlit تتيح للمستخدم: • استعراض وتحليل البيانات. • عرض الرسوم البيانية والعلاقات بين المتغيرات. • متابعة مؤشرات أداء النموذج. • التنبؤ بسعر أي منزل بشكل فوري من خلال إدخال بيانات العقار. التقنيات المستخدمة: Python، Pandas، NumPy، Scikit-Learn، Matplotlib، Seaborn، Streamlit. المهارات التي يبرزها المشروع: تنظيف البيانات (Data Cleaning)، معالجة البيانات (Data Preprocessing)، التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA)، هندسة الخصائص (Feature Engineering)، تعلم الآلة (Machine Learning)، الانحدار الخطي (Linear Regression)، تقييم النماذج، تصور البيانات، وتطوير لوحات التحكم التفاعلية.