В статье дан обзор современного состояния технологий атрибутного прогнозирования с теоретической и практической точек зрения. Предложены новые, удобные оценки точности, надежности и информативности прогнозирования. Показана важность использования "эффективного коэффициента корреляции", учитывающего неравномерность расположения точек на кросс-плоте. Обсуждается и сравнивается прогнозирование по нейронным сетям и регрессионным моделям.
