Рассмотрен способ оценки коэффициента технического состояния газотурбинной установки для транспортировки природного газа методами машинного обучения. В качестве исходных данных использованы архивные газодинамические параметры, записанные системой автоматического управления установки. Исходный набор данных создавали способом определения мощности по изменению энтальпии природного газа до и после нагнетателя. Программный комплекс реализован в Python, для моделей машинного обучения использовали библиотеку Scikit-learn. В качестве критерия качества прогноза выбрана средняя абсолютная ошибка в процентах. Качество прогноза моделей машинного обучения оценивали при разных наборах параметров-признаков и объемах выборок. Даны рекомендации по использованию моделей.