التحليل التنبؤي لأسعار السيارات

يبدأ التحليل بتحميل مجموعة البيانات car_price.csv إلى pandas ومعاينة صفوفها الأولى. بعد التحقق من القيم المفقودة وحساب الإحصاءات الوصفية الأساسية، تُقسّم الميزات والهدف (price) إلى مجموعتي تدريب واختبار عبر data-train_test_split. ثم يُطبّق نموذج LinearRegression على بيانات التدريب، وتُجرى التنبؤات على مجموعة الاختبار، ويُقاس الأداء كميًا باستخدام مقاييس R² وMAE وMSE. أخيرًا، يتم تصور النتائج باستخدام رسم بياني تشتت للأسعار الفعلية مقابل الأسعار المتوقعة وعلاقات الميزات والسعر (على سبيل المثال، متوسط ​​استهلاك الوقود في المدينة مقابل السعر) عبر Seaborn.