📷 Project Banner

🚗 Car Price Prediction using Linear Regression

📊 Project Overview (English)

This project aims to predict the price of a car based on its technical specifications using Multiple Linear Regression. The model was trained on the [Car Price Assignment Dataset], and evaluated using a scatter plot comparing predicted vs. actual prices.

✅ Technologies Used:

• Python
• Pandas, NumPy
• Matplotlib, Seaborn
• Scikit-Learn

📁 Dataset

• File: CarPrice_Assignment.csv
• Features used for training include:
  • wheelbase, carlength, carwidth, carheight, curbweight
  • enginesize, boreratio, stroke, compressionratio, horsepower
  • peakrpm, citympg, highwaympg

📈 Results

• The model was trained using 80% of the data and tested on 20%
• Model score (R²): displayed in terminal output
• Prediction example: Estimating the price of a car with custom values
• Final visualization: actual vs predicted prices saved as img.png

🚀 How to Run

1. Install dependencies:

   pip install -r requirements.txt

2. Run the Jupyter Notebook in notebooks/linear_regression_car_price.ipynb
3. Ensure dataset is in data/ and output image saved in images/

---

🚗 مشروع التنبؤ بسعر السيارة (عربي)

🎯 وصف المشروع

يهدف هذا المشروع إلى التنبؤ بسعر السيارة بناءً على المواصفات الفنية باستخدام الانحدار الخطي المتعدد. تم تدريب النموذج على بيانات حقيقية وتقييمه عبر رسم السعر الحقيقي مقابل السعر المتوقع.

✅ الأدوات المستخدمة:

• لغة Python
• مكتبات: Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-Learn

📁 البيانات

• الملف: CarPrice_Assignment.csv
• الأعمدة المستخدمة في التدريب:
  • wheelbase, carlength, carwidth, carheight, curbweight
  • enginesize, boreratio, stroke, compressionratio, horsepower
  • peakrpm, citympg, highwaympg

📊 النتائج

• تم تقسيم البيانات: 80% للتدريب و 20% للاختبار
• عرض دقة النموذج في الإخراج
• تنفيذ تنبؤ على بيانات سيارة جديدة
• تم حفظ الرسم النهائي في images/img.png

🚀 كيفية التشغيل

1. تثبيت المكتبات:

   pip install -r requirements.txt

2. تشغيل ملف Jupyter الموجود في notebooks/linear_regression_car_price.ipynb
3. التأكد من وجود البيانات في data/ وملف الصورة في images/

---

📌 هذا المشروع جزء من تدريبات الذكاء الاصطناعي باستخدام Python.