В статье представлены результаты прогнозирования выработки электроэнергии фотоэлектрическими (солнечными) электростанциями (ФЭС) методами обучения деревьев решений. Для прогнозирования были использованы деревянные модели, основаны на деревьях решений DecisionTree, GradientBoosting, RandomForest. Для оценки точности прогнозирования оценивались среднеквадратичная ошибка (MSE), средняя абсолютная ошибка (MAE), коэффициент детерминации (R2). At present, the results of forecasting the generation of electricity by photovoltaic (solar) power plants by methods of training decision trees. For forecasting, wooden models was used, based on decision trees DecisionTree, GradientBoosting, RandomForest. To assess the prediction accuracy, the mean square error (MSE), the mean absolute error (MAE), and the coefficient of determination (R2) was estimated
