У даній кваліфікаційній роботі проведено порівняння алгоритмів класифікації даних, які є представниками алгоритмів машинного навчання з учителем, на основі акуратності отриманих моделей. Побудову моделей класифікації здійснено з використанням реальних та симульованих методом Монте-Карло даних. Алгоритми машинного навчання, представлені в роботі: Support Vector Machine, Random Forests, K Nearest Neighbour, Linear Discriminant Analysis, Quadratic Discriminant Analysis. Усі статистичні дослідження проведено у середовищі R Programming з надбудовою RStudio.