قمت بتطوير نموذج تعلم آلة للتنبؤ بأسعار المنازل اعتمادًا على بيانات متعددة وعوامل مؤثرة مختلفة باستخدام Python وتقنيات Machine Learning.
تفاصيل العمل:
- تنظيف البيانات ومعالجة القيم المفقودة
- تنفيذ التحليل الاستكشافي للبيانات (EDA)
- تطبيق تقنيات التطبيع والمعالجة المناسبة للبيانات
- تدريب وتجربة عدة نماذج مثل:
Linear Regression
Random Forest
XGBoost
- مقارنة أداء النماذج واختيار النموذج الأفضل بناءً على مؤشرات الأداء
التقنيات المستخدمة:
Python – Pandas – NumPy – Scikit-learn – XGBoost – Matplotlib
النتائج:
تم الوصول إلى نموذج عالي الكفاءة في التنبؤ بأسعار المنازل مع نتائج قوية في دقة التوقعات.
