Аңдатпа. Бұл мақала 2024 жылғы демографиялық деректер негізінде Қазақстан аудандарын жіктеу үшін машиналық оқыту алгоритмдерін қолдануды зерттеуге арналған. Зерттеу барысында шешім ағашы, кездейсоқ орман және k-жақын көршілер (KNN) алгоритмдері қарастырылды. Олардың бұл міндетті шешудегі жоғары тиімділігі көрсетілді. Деректерді алдын ала өңдеуге қала халқының үлесін есептеу (urban_ratio) кірді. Осы есептеу негізінде бинарлық мақсатты айнымалы құрылды. Барлық үш алгоритм ұсынылған эксперименттік жағдайларда жоғары өнімділік көрсетті. Модельдер арасындағы айырмашылықтар шамалы болды: шешім ағашы, кездейсоқ орман және KNN тексерілген бөлімдерде салыстырмалы күшті жақтарын көрсетті. Нәтижелер демографиялық көрсеткіштерге негізделген аумақтық жіктеу үшін машиналық оқыту әдістерінің әлеуетін көрсетеді. Дегенмен, оларды таңдалған мүмкіндіктер жиынтығын және мақсатты айнымалыны құру әдісін ескере отырып түсіндіру керек. K-means кластерлеу және негізгі компонентті талдау сонымен қатар аудандар арасында үш түрлі демографиялық профильді анықтады, бұл аймақтық айырмашылықтарды анық түсінуге мүмкіндік берді.

Түйін сөздер: машиналық оқыту, жіктеу, демография, урбанизация, негізгі компоненттерді талдау, кластерлеу.