التنبؤ بالأسعار (Price Prediction)

الوصف

لبيانات المستخدمة (Input Data)

يتم تدريب النموذج على بيانات تحتوي على جزئين رئيسيين:

1️⃣ Features (العوامل المؤثرة على السعر)

وهي البيانات التي تصف المنتج أو الأصل، مثل:

🏠 في حالة العقارات:
المساحة (Area)
عدد الغرف (Rooms)
عدد الحمامات (Bathrooms)
الموقع (Location)
الطابق (Floor)
سنة البناء (Year Built)
نوع العقار (Apartment / Villa)
🚗 في حالة السيارات:
الماركة (Brand)
الموديل (Model)
سنة الصنع
عدد الكيلومترات
نوع الوقود
الحالة (Used / New)
🛒 في حالة المنتجات:
الفئة (Category)
العلامة التجارية
المواصفات
التقييمات
الخصائص التقنية
--------------------------------------------
Target (النتيجة المطلوبة)
السعر الفعلي (Price) المستخدم لتدريب النموذج
وهو القيمة التي سيتم التنبؤ بها لاحقًا
-------------------------------------------
حجم البيانات المطلوب:
الحد الأدنى: 300 سجل
المفضل: 1000 – 50,000 سجل
كلما زادت البيانات، زادت دقة التوقعات بشكل كبير
-------------------------------------------
ملف بصيغة CSV أو Excel يحتوي على:

أعمدة للخصائص (Features)
عمود للسعر (Price)
------------------------------------------
ثانيًا: النتيجة التي ستحصل عليها (Output)

بعد تنفيذ الخدمة ستحصل على:

🤖 1. نموذج ذكاء اصطناعي جاهز
يمكنه توقع السعر لأي مدخلات جديد
---------------------------------------
2. تحليل كامل للبيانات
فهم أهم العوامل المؤثرة على السعر
معرفة العلاقة بين الخصائص والسعر
--------------------------------------
تقييم أداء النموذج
دقة التوقع باستخدام مؤشرات مثل:
R² Score
MAE (متوسط الخطأ)
RMSE (جذر الخطأ)
-------------------------------------
ملف النموذج الجاهز
يمكن استخدامه مباشرة في أي تطبيق أو نظام
--------------------------------------
دقة النتائج تعتمد على جودة وحجم البيانات المقدمة
النموذج يقدم توقعات تحليلية وليس تسعير رسمي نهائي
كل البيانات يتم التعامل معها بسرية كاملة