У нас вы можете посмотреть бесплатно Predicting GDP with Machine Learning | FRED Data, VAR & Linear Regression Explained или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:
Если кнопки скачивания не
загрузились
НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу
страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru
In this video, I walk through how to predict GDP using machine learning and economic data from FRED (Federal Reserve Economic Data). We explore: Understanding and sourcing macroeconomic data from FRED Exploratory analysis using correlation, covariance, and Granger causality Applying VAR (Vector Autoregression) to examine multi-variable interactions Feature scaling with StandardScaler Building a Linear Regression model to predict GDP Model evaluation using Mean Squared Error (MSE) and R² Score Visualizing predictions vs actual GDP values Forecasting the next quarter’s GDP This project is ideal for anyone interested in econometrics, data science, finance, and machine learning applied to macroeconomic forecasting. 📌 Tools & Libraries Used: Python pandas, numpy statsmodels scikit-learn matplotlib / seaborn 👍 If you enjoyed this breakdown, don’t forget to like, subscribe, and share!