موديل تعلم الاله للتنبؤ باسعار المنازل

يهدف هذا المشروع إلى بناء نموذج تعلم آلي (Machine Learning Model) قادر على التنبؤ بسعر المنزل بناءً على مجموعة من الخصائص العقارية مثل المساحة، عدد الغرف، الموقع الجغرافي، عمر المبنى، ومستوى التشطيب. يعتمد المشروع على بيانات تاريخية لأسعار المنازل، حيث يتم استخدام تقنيات معالجة البيانات (Data Preprocessing) لتنظيف البيانات، التعامل مع القيم المفقودة، وتحويل المتغيرات الفئوية إلى صيغ رقمية مناسبة للنمذجة. مميزات الخدمة كيفيه العمل يتم بعد ذلك تدريب عدة خوارزميات مثل: Linear Regression كنموذج أساسي Random Forest Regressor لتحسين الدقة Gradient Boosting Models لزيادة الأداء يتم تقييم النماذج باستخدام مقاييس مثل: Mean Absolute Error (MAE) Root Mean Squared Error (RMSE) R² Score كما يتم استخدام تقنيات تقسيم البيانات إلى تدريب واختبار (Train/Test Split) أو Cross Validation لضمان تعميم النموذج على بيانات جديدة. في النهاية، يهدف النموذج إلى مساعدة المشترين والبائعين وشركات العقارات في تقدير الأسعار بشكل أكثر دقة واتخاذ قرارات أفضل مبنية على البيانات بدلًا من التقديرات العشوائية.