Debt Forecasting via Machine Learning

Questo progetto propone una previsione del debito pubblico italiano (dati simulati) utilizzando regressione Random Forest. A partire da serie temporali storiche, il modello stima l’andamento fino al 2030, con metodi di preprocessing e scaling standardizzati.

L'approccio dimostra competenze in forecasting quantitativo, modellazione predittiva e analisi di contesto economico-finanziario.