В статье рассматривается возможная постановка задачи по прогнозированию степени эрозии лопаток осевого компрессора, входящего в состав газоперекачивающего агрегата, методами машинного обучения. В качестве исходных данных используются результаты численного моделирования течения потока в изолированной ступени. Определен набор моделей машинного обучения, целевой параметр и сформированы наборы параметров- признаков. В результате первичного исследования наилучшие результаты продемонстрировала модель случайного леса при использовании всех доступных параметров. Развитие работы связано с созданием модели для прогнозирования технического состояния проточной части всего компрессора.The article supposes possible problem statement for predicting the erosion of the axial compressor blades using machine learning methods. The results of numerical simulation of the flow in an isolated stage are used as initial data. A set of machine learning models, a target parameter are defined, and sets of feature parameters are formed. As a result of the primary study, the random forest model showed the best results when using all available parameters. The development of the work relates to the creation of a model for predicting the technical condition of the flow path of the entire compressor
