Разработать простую модель машинного обучения

Доброго времени суток. Задали в университете разработать модель машинного обучения для прогнозирования цен на бензин и дизельное топливо.  

1. Сбор данных: Сбор исторических данных о ценах на топливо, мировых ценах на нефть, экономических показателях, данных о спросе и предложении и сезонных трендах.
2. Анализ данных: Исследование методов визуализации и статистического
анализа для выявления закономерностей и зависимости между факторами.
3. Моделирование: Применение различных алгоритмов машинного обучения,
таких как линейная регрессия, случайные лес, рекуррентные нейронные сети
(RNN), для построения прогностической модели.
4. Оценка модели: Оценка качества моделей с использованием таких метрик, как
RMSEиMAE
5. Внедрение и тестирование: Разработка интерфейса для демонстрации работы
модели и тестирование системы на новых данных