В работе рассматривается применение методов машинного обучения для прогнозирования расхода судового топлива на основе анализа данных рейсов судов. Сравнительный анализ Случайного леса и Твиди-регрессии показал преимущество ансамблевых методов по точности, устойчивости и интерпретируемости. Дополнительно применялся метод анализа диаграмм Тейлора, позволивший визуально подтвердить различия моделей. Полученные результаты могут использоваться для повышения экологической и
экономической эффективности морских перевозок.