التنبؤ بأسعار المنازل (House Price Prediction)
نموذج يتنبأ بأسعار المنازل بناءً على خصائصها - مثالي للمبتدئين
مقدمة المشروع
في هذا المشروع العملي، ستتعلم كيفية نموذج يتنبأ بأسعار المنازل بناءً على خصائصها - مثالي للمبتدئين. هذا المشروع مصمم خصيصاً لمستوى مبتدئويستغرق تقريباً 1-2 أسبوع لإكماله بشكل كامل.
سنتبع منهجية CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) المعترف بها عالمياً، والتي تضمن بناء مشروع احترافي قابل للتطبيق في بيئة الإنتاج.
ماذا ستتعلم؟
خطوات العمل التفصيلية
اتبع هذه الخطوات الست لبناء مشروع احترافي
Business Understanding
فهم المشكلة
تحديد الأهداف والمتطلبات من منظور الأعمال
الخطوات العملية:
تحديد هدف النموذج - مساعدة وكلاء العقارات والمشترين على تقييم الأسعار بدقة عالية. دراسة العوامل المؤثرة: المساحة، عدد الغرف، الموقع، عمر البناء، المرافق القريبة. تحديد مقياس النجاح: RMSE أقل من 50,000 ريال. فهم احتياجات السوق العقاري المحلي وتوقعات المستخدمين.
Data Understanding
فهم البيانات
جمع البيانات الأولية والتعرف عليها وتحديد جودتها
الخطوات العملية:
تحميل California/Ames Housing Dataset. استكشاف المتغيرات: 79 ميزة تشمل المساحة، الغرف، الحمامات، الموقع، السنة، الحالة. تحليل إحصائي: متوسط السعر، التوزيع، القيم الشاذة. رسم Scatter plots للعلاقة بين السعر والمساحة. تحليل Correlation Matrix لأهم الميزات.
Data Preparation
تحضير البيانات
تنظيف وتحويل البيانات لتكون جاهزة للنمذجة
الخطوات العملية:
معالجة القيم المفقودة (47 ميزة بها missing values) - استخدام Mean/Median/Mode حسب نوع البيانات. تحويل المتغيرات الفئوية (Neighborhood, Building Type) إلى Numeric باستخدام One-Hot Encoding. Feature Engineering: إنشاء ميزات جديدة مثل TotalSF (مجموع المساحات)، Age (عمر البناء). إزالة القيم الشاذة باستخدام IQR Method. تطبيع البيانات باستخدام StandardScaler للميزات الرقمية.
Modeling
بناء النموذج
اختيار وتطبيق تقنيات النمذجة المناسبة
الخطوات العملية:
بناء Baseline مع Linear Regression بسيط. تطبيق Polynomial Features للعلاقات غير الخطية. استخدام Regularization: Ridge و Lasso لتجنب Overfitting. بناء Decision Tree و Random Forest Regression. تجربة Gradient Boosting (XGBoost, LightGBM). Hyperparameter Tuning باستخدام GridSearchCV مع Cross-Validation.
Evaluation
التقييم
تقييم النموذج والتأكد من تحقيق الأهداف
الخطوات العملية:
حساب RMSE, MAE, R² Score لكل نموذج. تطبيق 10-Fold Cross-Validation للتأكد من استقرار الأداء. رسم Predicted vs Actual Prices. تحليل Residuals للتحقق من عدم وجود Patterns. Feature Importance Analysis: أي الميزات الأكثر تأثيراً؟ مقارنة شاملة بين جميع النماذج واختيار الأفضل.
Deployment
النشر
نشر النموذج في بيئة الإنتاج
الخطوات العملية:
بناء API باستخدام Flask أو FastAPI يستقبل مواصفات المنزل ويعيد السعر المتوقع. إنشاء واجهة ويب بسيطة بـ HTML/CSS/JavaScript لإدخال البيانات. حفظ النموذج بصيغة pickle أو joblib. كتابة Documentation شامل لكيفية استخدام الـ API. إضافة unit tests. Deploy على Heroku أو AWS.