Update README.md
Browse files
README.md
CHANGED
|
@@ -11,25 +11,39 @@ tags:
|
|
| 11 |
pipeline_tag: tabular-regression
|
| 12 |
---
|
| 13 |
|
|
|
|
| 14 |
|
| 15 |
-
|
| 16 |
-
- `price`: سعر الإيجار المتوقع
|
| 17 |
|
| 18 |
-
##
|
| 19 |
-
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 20 |
|
| 21 |
-
|
| 22 |
-
-
|
| 23 |
-
- يمكن أن تتأثر الدقة بالعوامل الخارجية مثل تغير السوق.
|
| 24 |
|
| 25 |
-
##
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| 26 |
```python
|
| 27 |
import requests
|
| 28 |
|
| 29 |
API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/fahad1995/random_forest_model"
|
| 30 |
headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN"}
|
| 31 |
|
| 32 |
-
# البيانات المدخلة
|
| 33 |
data = {
|
| 34 |
"host_id": 1234,
|
| 35 |
"neighbourhood_group": "Manhattan",
|
|
|
|
| 11 |
pipeline_tag: tabular-regression
|
| 12 |
---
|
| 13 |
|
| 14 |
+
# نموذج Random Forest لتوقع أسعار الإيجار / Random Forest Model for Predicting Rental Prices
|
| 15 |
|
| 16 |
+
هذا النموذج يستخدم خوارزمية **Random Forest** لتوقع أسعار قوائم الإيجار في مدينة نيويورك بناءً على مجموعة من الميزات. / This model uses the **Random Forest** algorithm to predict rental prices for listings in New York City based on a set of features.
|
|
|
|
| 17 |
|
| 18 |
+
## المميزات / Features
|
| 19 |
+
- **الميزات المدخلة: / Input Features:**
|
| 20 |
+
- `host_id`: معرف المضيف / Host ID
|
| 21 |
+
- `neighbourhood_group`: مجموعة الجوار / Neighbourhood Group
|
| 22 |
+
- `neighbourhood`: الجوار / Neighbourhood
|
| 23 |
+
- `room_type`: نوع الغرفة / Room Type
|
| 24 |
+
- `latitude`: خط العرض / Latitude
|
| 25 |
+
- `longitude`: خط الطول / Longitude
|
| 26 |
+
- `number_of_reviews`: عدد التقييمات / Number of Reviews
|
| 27 |
+
- `calculated_host_listings_count`: عدد القوائم المحسوبة للمضيف / Calculated Host Listings Count
|
| 28 |
|
| 29 |
+
- **المتغير المستهدف: / Target Variable:**
|
| 30 |
+
- `price`: سعر الإيجار المتوقع / Expected Rental Price
|
|
|
|
| 31 |
|
| 32 |
+
## كيفية الاستخدام / How to Use
|
| 33 |
+
يمكنك استخدام واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بـ Hugging Face لاستدعاء النموذج وإجراء التنبؤات. تأكد من إرسال البيانات بشكل صحيح وفقًا للميزات المدخلة. / You can use the Hugging Face API to call the model and make predictions. Ensure to send the data correctly according to the input features.
|
| 34 |
+
|
| 35 |
+
## قيود / Limitations
|
| 36 |
+
- النموذج تم تدريبه على بيانات محدودة وقد لا يعكس الأسعار الدقيقة في جميع الحالات. / The model was trained on limited data and may not reflect accurate prices in all cases.
|
| 37 |
+
- يمكن أن تتأثر الدقة بالعوامل الخارجية مثل تغير السوق. / Accuracy may be affected by external factors such as market changes.
|
| 38 |
+
|
| 39 |
+
## مثال على الاستخدام / Example Usage
|
| 40 |
```python
|
| 41 |
import requests
|
| 42 |
|
| 43 |
API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/fahad1995/random_forest_model"
|
| 44 |
headers = {"Authorization": "Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN"}
|
| 45 |
|
| 46 |
+
# البيانات المدخلة / Input Data
|
| 47 |
data = {
|
| 48 |
"host_id": 1234,
|
| 49 |
"neighbourhood_group": "Manhattan",
|