В настоящее время стремительное развитие информационных потоков, распространение новых цифровых сервисов влияет на качество образования студентов. В области образования многие ученые изучали в своих работах выявление признаков, влияющих на успеваемость учащихся. Одним из наиболее эффективных решений является использование алгоритмов машинного обучения для выявления этих признаков. Алгоритмы машинного обучения сегодня используются в различных сферах жизни общества. Такие мировые гиганты, как Amazon, Google и Apple, используют это машинное обучение для выявления проблем с клиентами. Кроме того, ряд методов машинного обучения улучшают и упрощают работу специалистов в области экономики, банковского дела и медицины, производства и промышленности. В статье рассказывается о сборе базы данных, алгоритмах обучения, анализе алгоритмов и обнаружении признаков. В исследовательской работе создается база данных, включающая физиологические и психологические особенности студентов. Программа выполняется в среде программирования Python. Прогнозы делаются на основе базы данных с алгоритмами машинного обучения. Линейная регрессия, метод опорных векторов, методы случайного леса используются для определения наилучшего алгоритма. Алгоритмы оцениваются с использованием показателей регрессионной оценки. Результат исследования обеспечивает наилучший алгоритм и необходимые показатели успеваемости. Основная цель статьи — изучить признаки влияния на качество образования с помощью алгоритмов машинного обучения и записать и проанализировать результаты на языке программирования python.