Для оценки вероятности выбора животных в приютах используют алгоритмы машинного обучения. 2 Они позволяют прогнозировать продолжительность пребывания каждого животного в приюте с учётом ключевых характеристик, таких как тип животного, возраст, пол, порода, размер животного и местоположение приюта. 2

Некоторые методы, которые применяют для разработки моделей прогнозирования: логистическая регрессия, искусственная нейронная сеть, градиентный бустинг и алгоритмы случайного леса. 2

Также исследователи выделяют факторы риска, которые влияют на вероятность того, что животное окажется в приюте. 1 Например, к группам риска у собак относят некастрированных животных, тех, кого взяли бесплатно или с минимальным финансовым вложением, а также собак старше 6 месяцев. 1

При этом есть и факторы, которые снижают вероятность того, что животное окажется в приюте, например, регулярное посещение ветеринара или посещение курсов воспитания и послушания. 1