نظام ذكي للتنبؤ بأسعار المنازل باستخدام Machine Learning

يهدف هذا المشروع إلى بناء نموذج تعلم آلة للتنبؤ بأسعار العقارات اعتمادًا على مجموعة من الخصائص والعوامل المؤثرة في سعر العقار. تم تنفيذ المشروع وفق دورة عمل متكاملة في مجال علم البيانات، بدءًا من فحص البيانات وتنظيفها وصولًا إلى تدريب النموذج وتقييم أدائه. مراحل العمل: • استيراد البيانات وفحصها وتحليل هيكلها. • اكتشاف القيم المفقودة وتحليل نسبتها داخل البيانات. • معالجة وتنظيف البيانات لتحسين جودتها. • إجراء التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA). • تحليل العلاقات بين المتغيرات باستخدام الرسوم البيانية والإحصائيات. • تجهيز البيانات للنمذجة واختيار المتغيرات المناسبة. • بناء نموذج Linear Regression للتنبؤ بالأسعار. • تقييم أداء النموذج باستخدام مؤشرات R² Score و RMSE. • تحليل النتائج واستخلاص أهم العوامل المؤثرة في أسعار العقارات. التقنيات والأدوات المستخدمة: Python Pandas NumPy Matplotlib Seaborn Scikit-Learn Google Colab المشروع يوضح القدرة على تنفيذ مشروع متكامل في مجال تحليل البيانات وتعلم الآلة بدايةً من معالجة البيانات الخام وحتى بناء نموذج تنبؤي واستخراج النتائج النهائية.