تطبيق ذكي للتنبؤ بأسعار العقارات باستخدام تعلم الآلة (Machine Learning)

هدف المشروع: مساعدة المستثمرين والمشترين على تقدير القيمة السوقية العادلة للعقارات بناءً على مواصفات العقار الفعلية بدقة عالية، وتقليل المخاطر في القرارات الاستثمارية. التقنيات والمكتبات المستخدمة: لغة البرمجة: Python معالجة وتنظيف البيانات: Pandas & NumPy خوارزميات تعلم الآلة: Scikit-Learn (Random Forest & Linear Regression) عرض النتائج والرسوم البيانية: Matplotlib & Seaborn تطوير واجهة الويب التفاعلية: Streamlit المميزات والنتائج: بناء واجهة تفاعلية بسيطة وسهلة الاستخدام تتيح للمستخدم إدخال (المنطقة، المساحة، عدد الغرف، والحمامات). هدف المشروع: مساعدة المستثمرين والمشترين على تقدير القيمة السوقية العادلة للعقارات بناءً على مواصفات العقار الفعلية بدقة عالية، وتقليل المخاطر في القرارات الاستثمارية. التقنيات والمكتبات المستخدمة: لغة البرمجة: Python معالجة وتنظيف البيانات: Pandas & NumPy خوارزميات تعلم الآلة: Scikit-Learn (Random Forest & Linear Regression) عرض النتائج والرسوم البيانية: Matplotlib & Seaborn تطوير واجهة الويب التفاعلية: Streamlit المميزات والنتائج: بناء واجهة تفاعلية بسيطة وسهلة الاستخدام تتيح للمستخدم إدخال (المنطقة، المساحة، عدد الغرف، والحمامات). حساب التكلفة التقديرية بدقة مع إظهار نطاق التنبؤ المتوقع. عرض رسم بياني تفاعلي يوضح أهم الميزات المؤثرة في تحديد سعر العقار. حساب التكلفة التقديرية بدقة مع إظهار نطاق التنبؤ المتوقع. عرض رسم بياني تفاعلي يوضح أهم الميزات المؤثرة في تحديد سعر العقار.