prediction of cars price

معالجة البيانات وهندسة الخصائص (Data Processing & Feature Engineering): قمت بتنظيف ومعالجة بيانات سيارات معقدة، والتعامل مع القيم المفقودة، وترميز المتغيرات الفئوية مثل العلامة التجارية، ونوع ناقل الحركة، ونوع الوقود، بالإضافة إلى تقييس المتغيرات الرقمية مثل عدد الكيلومترات المقطوعة، وسعة المحرك، وسنة التصنيع. تطوير النماذج وتقييمها (Model Development & Evaluation): قمت بتدريب وتقييم عدة نماذج انحدار، منها الانحدار الخطي (Linear Regression)، والغابة العشوائية (Random Forest Regressor)، وXGBoost، مع تحسين معامل التحديد (R²) وتقليل متوسط الجذر التربيعي للخطأ (RMSE) للحصول على تنبؤات أكثر دقة. التحليل الاستكشافي للبيانات (Exploratory Data Analysis - EDA): أجريت تحليلات استكشافية ودراسات للارتباطات بين المتغيرات لتحديد العوامل الأكثر تأثيرًا في أسعار السيارات، مثل تأثير عدد الكيلومترات المقطوعة، والعلامة التجارية، وسنة التصنيع. النشر والتكامل (Deployment & Integration): قمت بتحويل نموذج التنبؤ إلى واجهة برمجية (API) باستخدام FastAPI، مما أتاح تقديم توقعات فورية لأسعار السيارات بناءً على مواصفات المستخدم.