В работе оценивается качество прогнозирования региональной инфляции при помощи методов машинного обучения на примере макрорегиона Сибирь и сибирских регионов. На первом этапе исследования мы делаем прогнозы региональной инфляции на разные сроки при помощи нескольких методов машинного обучения и методов бенчмарка. На втором этапе мы комбинируем прогнозы методами машинного обучения и взвешиваем их на основе полученных метрик качества. В завершение исследования мы сопоставляем полученные метрики качества с бенчмарками и подтверждаем устойчивость полученных результатов при помощи теста Диболда - Мариано. По результатам проведенного исследования мы делаем вывод, что качество прогнозирования инфляции в макрорегионе Сибирь и регионах Сибири с помощью методов машинного обучения сопоставимо с традиционными эконометрическими методами. Вместе с тем для каждого региона необходима предварительная оценка качества прогноза методами машинного обучения и целесообразности их использования в сравнении с эконометрическими методами. Для большинства сибирских регионов и для макрорегиона Сибирь на сроках свыше года методы машинного обучения работают лучше бенчмарков, в отличие от прогнозов на один-три квартала вперед. Прогнозирование методом комбинирования моделей машинного обучения в большинстве случаев предпочтительнее, чем каким-то одним.