بناء نموذج ذكاء اصطناعي لتوقع أسعار العقارات في السوق المصري.

منذ أسبوع

اطلب عمل مماثل

عرض العمل

الوصف

يهدف هذا المشروع إلى تحليل السوق العقاري المصري وتوقع أسعار العقارات بدقة باستخدام تقنيات علوم البيانات وتعلم الآلة (Machine Learning)، بالاعتماد على العوامل الأساسية مثل: الموقع الجغرافي، المساحة، عدد الغرف، ونوع العقار.

مميزات وخطوات العمل:

البيانات: الاعتماد على مجموعة بيانات حديثة لعام 2026 تضم حوالي 39,000 سجل عقاري لرفع دقة النموذج وتجنب الـ Overfitting.

المعالجة (Preprocessing): معالجة القيم المفقودة، إزالة القيم المتطرفة (Outliers)، وتطبيق التحويل اللوغاريتمي (Log-transform) لضبط التوزيع.

التحليل الاستكشافي (EDA): استخراج رؤى شاملة وتوزيعات جغرافية وعلاقات الأسعار بالمساحة والغرف.

النماذج والتنفيذ: تم تجربة 4 نماذج (Ridge Regression، Random Forest، Gradient Boosting، و XGBoost).

النتيجة:
تم اعتماد خوارزمية XGBoost نهائياً لتحقيقها أعلى دقة وقدرة ممتازة على التعميم مع سرعة وكفاءة عالية.

التفاصيل

المشاهدات 1
المفضلة 0
القسم برمجة, تطوير المواقع و التطبيقات

حساب المستخدم

يٌدار بواسطة أنجز تك الرقمية

All rights reserved © kaf 2026