التنبؤ بأسعار السيارات باستخدام Machine Learning

منذ 5 أشهر

اطلب عمل مماثل

عرض العمل

الوصف

في هذا المشروع قمت ببناء نموذج تعلم آلة للتنبؤ بأسعار السيارات اعتمادًا على خصائص مثل الشركة المصنعة، سنة الإنتاج، نوع الوقود، سعة المحرك، وعدد الكيلومترات. الهدف هو تحليل البيانات واكتشاف العوامل المؤثرة على السعر ثم بناء نموذج قادر على التنبؤ بدقة.

بدأت باستكشاف البيانات (EDA) من خلال تحليل التوزيعات ومقارنة الأسعار بين الشركات. ثم قمت بتنظيف البيانات بإزالة القيم المكررة ومعالجة القيم غير الصحيحة وتحويل الأنواع. بعد ذلك طبّقت Feature Engineering بإنشاء متغير Age وتنظيف بيانات المحرك والمسافة، مع معالجة القيم الشاذة باستخدام IQR.

تم تحويل المتغيرات الفئوية باستخدام Label Encoding، ثم تجربة عدة نماذج مثل Linear Regression وDecision Tree وRandom Forest وGradient Boosting وXGBoost. تم تقييم الأداء باستخدام R² وRMSE، وحقق نموذج Gradient Boosting أفضل النتائج.

الأدوات المستخدمة: Python، Pandas، NumPy، Matplotlib، Seaborn، Scikit-learn، XGBoost.

إدخال البيانات معالجة البيانات بايثون

التفاصيل

المشاهدات 10
المفضلة 0
القسم برمجة, تطوير المواقع و التطبيقات - اخري

حساب المستخدم

Powered By Mohamed A. Bahnsawy

All rights reserved © kaf 2026