نموذج التنبؤ بأسعار الألماس باستخدام Gradient Boosting بدقة 98%
تفاصيل العمل
هذا المشروع عبارة عن تطبيق ويب للتنبؤ بأسعار الألماس باستخدام تقنيات تعلم الآلة، اعتمادًا على الخصائص الفيزيائية ومواصفات الجودة. تم تدريب النموذج على بيانات تضم أكثر من 54 ألف قطعة ألماس، ثم دمجه مع واجهة تفاعلية باستخدام Streamlit لإتاحة التنبؤ بالسعر بشكل فوري. ما قمت بتنفيذه: تنظيف البيانات ومعالجة القيم غير المنطقية. تطبيق Feature Engineering وإنشاء متغير Volume من أبعاد الألماس. ترميز خصائص الجودة مثل القص واللون والنقاء، مع تطبيق Standard Scaling للبيانات الرقمية. تدريب نموذج Gradient Boosting Regressor وتحسين معاملاته. تقييم النموذج باستخدام R² وMAE وRMSE وCross Validation. حقق النموذج R² بنسبة 98.15% على بيانات الاختبار.
مهارات العمل
بطاقة العمل
طلب عمل مماثل
