Одним из основных этапов производства труб из низко- и среднеуглеродистых сталей является термическая обработка. В процессе закалки изменяется структура металла и, как следствие, механические свойства. Сравнивая различные показатели, например твердость, прочность, пластичность и т. д., можно судить о том, насколько правильно были выбраны режимы термообработки. Поэтому важно предварительно установить оптимальные условия, чтобы получить металл с необходимыми механическими свойствами. Стандартные приближения, позволяющие прогнозировать значения механических свойств, обычно не являются адаптивными для использования в разных условиях производства, так как в большинстве случаев они либо неточны, либо привязаны к конкретной производственной единице и, как следствие, не подходят для использования в других (отличных) условиях. Целью данной работы является построение диаграмм прокаливаемости сталей с использованием современных методов машинного обучения. Выборка для исследования представляет собой комплекс агрегированных экспериментальных данных, который включает диаграммы распада переохлажденного аустенита, приведенные табличные значения и другие типы данных, полученных из различных источников. В данной статье подробно описан этап предварительной обработки данных, построения и валидации модели. Особый акцент сделан на процессе обработки исходных данных для моделирования и сравнении фундаментальных признаков модели с экспериментальными. Анализ значимости признаков с реальными физическими предпосылками проводили комплексно. Кроме того, выполнено сравнение результатов моделирования с реальными диаграммами прокаливаемости.