El declive del hielo marino en la región ártica es un indicador crítico del rápido calentamiento global y también puede influir en los procesos de retroalimentación en el Ártico, por lo que la predicción de la extensión y el grosor del hielo marino juega un papel importante en la modelización y predicción climática. Este artículo utiliza métodos de aprendizaje automático para predecir la extensión del hielo marino, y al ajustar los métodos y factores, que incluyen las variables climáticas, la extensión pasada del hielo marino y la extensión del hielo marino simulada por regresión lineal simple, encontramos la mejor combinación para obtener el resultado con el puntaje R más alto. Notamos que con períodos más largos de datos de extensión pasada del hielo marino y períodos más cortos de datos climáticos, los resultados parecían ser mejores. Esto podría estar relacionado con la diferencia en la memoria climática y oceánica. La predicción de la extensión del hielo marino en subregiones muestra que las áreas con cobertura de hielo durante todo el año son más fáciles de predecir y que aquellas regiones con cambios climáticos repentinos y una variabilidad estacional significativa parecen tener puntajes R más bajos en la predicción de la extensión del hielo marino.