Bioinformatika stanowitsq wse bolee populqrnoj w nashi dni, poskol'ku pozwolqet ob#edinit' medicinskie problemy s tehnicheskimi informacionnymi tehnologiqmi dlq wyqwleniq ili obnaruzheniq medicinskih narushenij w organizme cheloweka. Jeta oblast' cenna kak dlq praktikuüschih wrachej, tak i dlq razrabotchikow programmnogo obespecheniq. Dlq wyqwleniq u pacientow takih zabolewanij mozga, kak äpilepsiq, parasomnii, dannye JeJeG berutsq iz istochnika dannyh physionet, gde dlq issledowatelej dostupno mnozhestwo naborow dannyh. Analiz ätogo nabora dannyh prowoditsq s pomosch'ü polyman, kotoryj ispol'zuetsq w kachestwe biblioteki dlq postroeniq grafikow i instrumenta transformacii dlq preobrazowaniq formata dannyh EDF w format dannyh ASCII. Jetot instrument takzhe pomogaet w opredelenii razlichnyh parametrow, kotorye polezny dlq prognozirowaniq zabolewanij mozga. V dannoj rabote byl razrabotan i realizowan uluchshennyj algoritm Support Vector Regression (SVR) s ispol'zowaniem sowremennogo qzyka programmirowaniq python i prowedeno srawnenie s klassicheskim algoritmom Support vector Machine (SVM). Rezul'taty pokazywaüt luchshuü proizwoditel'nost' SVR po srawneniü s SVM s tochki zreniq slozhnosti i wremeni wypolneniq.