Проведено розвідувальний аналіз Kaggle-датасету „Crop Production” з врожайності сільськогосподарських культур. Для вирішення поставленої задачі побудовано інтелектуальні моделі передбачення даних XGBoostRegressor, DecisionTreeRegressor та RandomForestRegressor. Оптимальною є XGBoostRegressor. Розроблено та випробувано інформаційну технологію передбачення врожайності сільськогосподарських культур за рахунок удосконалення методів машинного навчання та розвідувального аналізу, що дозволяє підвищити точність цього передбачення.