На сегодняшний день градиентный бустинг считается одним из самых эффективных инструментов для решения задач машинного обучения. Поэтому для решения задачи классификации будет рассмотрен более продвинутый метод машинного обучения.
В данной выпускной работе объектом исследования является реальные данные с производственного объекта. Таким образом, актуальность магистерской работы обусловлена анализом ранее не исследованных данных с применением методов машинного обучения. 
Предметом исследования являются методы машинного обучения дискриминантного анализа и градиентного бустинга.
Целью выпускной̆ квалификационной̆ работы является решение задачи классификации с применением методов программирования по работе с большими объемами данных.