W pracy przeanalizowano czynniki budowy odpowiednio wiarygodnego modelu środowisko-gleby na podstawie danych z rejonu GOP. Stwierdzono, że pojedyncze klasyfikatory w rzeczywistych warunkach zawodzą jako dostatecznie precyzyjne modele poszukiwanych zależności. Lepszym i skuteczniejszym rozwiązaniem jest wykorzystanie zespołu wyselekcjonowanych, słabych klasyfikatorów. Alternatywą dla tradycyjnego głosowania większościowego jako procesu decyzyjnego wskazania klasy przez zespół, jest procedura związana z interpretacją wektora wskazań jako wejścia do wyspecjalizowanego klasyfikatora decyzyjnego (stacking)

This paper presents an analysis of factors in the development of a reliable environment-soil model on the basis of data from the Upper Silesian Industrial Region. It was stated that individual classifiers fail as a sufficiently precise models for seeking dependences. in realtime conditions. The use of selected weak classifier ensembles is a more effective solution. The procedure connected with interpretation of indication vector as the access to the specialized decisive classifier (stacking) is an alternative for the traditional majority voting as a decisive process of indicating the class