使用Python进行机器学习：基于FRED-MD数据集的美国工业产值（INDPRO）预测——线性回归、多项式回归、Lasso及岭回归方法

简介：
本研究运用Python开展机器学习分析，聚焦于利用FRED-MD数据集对美国工业产值进行预测。探索了线性回归、多项式回归以及Lasso和岭回归等模型的应用与效果比较。 fredmd_transformed 数据集可以通过多种机器学习算法进行分析，包括线性回归、多项式回归、Lasso 回归、岭回归以及 ElasticNet 等方法来构建预测模型。在使用 numpy 和 pandas 进行数据处理的基础上，利用 sklearn 库中的相关工具可以实现对 dates, RPI, W875RX1, DPCERA3M086SBEA, CMRMTSPLx, RETAILx, INDPRO, IPFPNSS, IPFINAL, IPCONGD, IPDCONGD, IPNCONGD, IPBUSEQ, IPMAT, IPDMAT, IPNMAT, IPMANSICS, IPB51222S, IPFUELS, CUMFNS, HWI, HWIURATIO, CLF16OV, CE16OV, UNRATE, UEMPMEAN, UEMPLT5, UEMP5TO14, UEMP15OV, UEMP15T26, UEMP27OV, CLAIMSx, PAYEMS, USGOOD, CES1021000001, USCONS, MANEMP, DMANEMP, NDMANEMP, SRVPRD, USTPU, USWTRADE, USTRADE, USFIRE, USGOVT, CES0600000007 和 AWOTMAN 等变量的数据进行深入的机器学习和数据分析。