В работе рассмотрены подходы и методы машинного обучения для прогнозирования вероятности различных типов чрезвычайных ситуаций, возникающих при арктических перевозках судами смешанного типа «река-море» на основе входного набора данных, и предложены модели для решения задач прогнозирования чрезвычайных ситуаций в условиях Северного морского пути. Была продемонстрирована классификация входных данных для алгоритмов машинного обучения, выявлены проблемы в данных и их характеристиках и предложены варианты решения этих проблем.