В данной статье рассматривается использование статистических методов и методов машинного обучения для прогнозирования урожайности. В статье показаны преимущества и недостатки каждого метода. Сравнение статистических методов и методов машинного обучения показывает, что последние обеспечивают более высокую точность предсказаний, что подчеркивает их значимость для оптимизации агропрактики и повышения продовольственной безопасности. /This article discusses the use of statistical methods and machine learning methods to predict yields. The article shows the advantages and disadvantages of each method. A comparison of statistical methods and machine learning methods shows that the latter provide higher accuracy of predictions, which underlines their importance for optimizing agricultural practices and improving food security.