خطوات برمجة تطبيق للتنبؤ بالأسعار باستخدام بايثون و Scikit-learn
في عالم يتسم بتقلبات الأسواق، أصبح التنبؤ بالأسعار أداةً حيويةً للعديد من
الشركات والمستثمرين. باستخدام لغة بايثون ومكتبة Scikit-learn، يمكننا
تطوير تطبيقات قوية للتنبؤ بالأسعار بناءً على البيانات التاريخية. في هذا المقال،
نستعرض خطوات برمجة تطبيق تنبؤ بالأسعار .
خطوات برمجة تطبيق تنبؤ بالأسعار باستخدام بايثون :
1* تحميل المكتبات الضرورية :
نبدأ بتحميل المكتبات اللازمة لتحليل البيانات وتطوير نموذج التنبؤ :
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import matplotlib.pyplot as plt
---
2* تحميل البيانات :
* نقوم بتحميل البيانات التاريخية للأسعار من ملف CSV أو أي مصدر بيانات آخر :
data = pd.read_csv('prices.csv') # استبدل 'prices.csv' بمسار ملف البيانات الخاص بك
---
3* معالجة البيانات :
* نقوم بتنظيف البيانات وتحويلها إلى تنسيق مناسب لنموذج تعلم الآلة :
# قم بتنظيف البيانات ومعالجتها هنا
data = data.dropna() # حذف الصفوف التي تحتوي على قيم مفقودة
# قم بتحويل الأعمدة النصية إلى أعمدة رقمية إذا لزم الأمر
---
4* تقسيم البيانات :
* نقوم بتقسيم البيانات إلى مجموعتين: مجموعة التدريب ومجموعة الاختبار :
X = data[['feature1', 'feature2', ...]] # استبدل بأسماء الأعمدة التي تستخدمها للتنبؤ
y = data['price'] # عمود الأسعار
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
---
5* تدريب النموذج :
* نقوم بتدريب نموذج تعلم الآلة على مجموعة التدريب :
model = LinearRegression() # يمكنك استخدام نموذج آخر مثل RandomForestRegressor
model.fit(X_train, y_train)
---
6* تقييم النموذج :
* نقوم بتقييم أداء النموذج على مجموعة الاختبار :
y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print('Mean Squared Error:', mse)
---
7* إجراء التنبؤات :
* نقوم باستخدام النموذج المدرب لإجراء التنبؤات على بيانات جديدة :
new_data = pd.DataFrame([[new_feature1, new_feature2, ...]], columns=['feature1', 'feature2', ...])
predicted_price = model.predict(new_data)
print('Predicted Price:', predicted_price[0])
--
8* تصور النتائج :
* يمكن استخدام مكتبة Matplotlib لتصور النتائج :
plt.scatter(y_test, y_pred)
plt.xlabel("Actual Prices")
plt.ylabel("Predicted Prices")
plt.title("Actual Prices vs. Predicted Prices")
plt.show()
--
** ملحوظات **
* يمكنك تجربة نماذج تعلم آلة مختلفة لتحسين دقة التنبؤ.
* يمكنك إضافة المزيد من الميزات إلى نموذج التنبؤ لتحسين دقته.
* يجب الاهتمام جيداً بتحضير البيانات وتنظيفها لأنها من اهم الخطوات في نجاح التنبؤ.
