Процесс построения моделей машинного обучения для предсказания микроструктур трубных сталей после непрерывного охлаждения включает сборку и подготовку данных, в качестве источника которых служат термокинетические диаграммы распада переохлажденного аустенита. Приводятся статистики промежуточных и конечных данных, а также алгоритмы их преобразования. Рассмотрены оценки моделей машинного обучения для выбранных микроструктур. Предложены способ генерации данных в условиях малой выборки и введение оценочного признака величины зерна. Проведена валидация моделей и интерпретация значимости признаков. Показано практическое использование моделей для построения термокинетических диаграмм распада аустенита и анализа результатов моделирования.