نوع العمل:

نموذج برمجي متقدم يستخدم الذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات العقارات والتنبؤ بأسعارها بدقة بناءً على مواصفات المنزل.

مميزات المشروع:

دقة عالية: يستخدم خوارزميات متطورة مثل XGBoost و Random Forest لتحقيق أفضل نتائج تنبؤية.

معالجة ذكية: يقوم بتنظيف البيانات تلقائياً، ومعالجة القيم المفقودة، وتحويل النصوص إلى أرقام برمجية.

تحليل البيانات: يحدد أهم العوامل التي تؤثر في سعر العقار (مثل المساحة والموقع) لاستبعاد البيانات غير الضرورية.

تقارير أداء: يتضمن مقارنة بين عدة نماذج رياضية لاختيار الأسرع والأكثر دقة منها.

طريقة التنفيذ:

تجهيز البيانات: تنظيف البيانات وتنظيمها باستخدام مكتبات Pandas و NumPy.

بناء النموذج: تدريب خوارزميات تعلم الآلة باستخدام مكتبة Scikit-Learn.

الاختبار والتقييم: قياس كفاءة النموذج باستخدام معايير إحصائية مثل R2 Score لضمان دقة التوقعات قبل التسليم.