Статья посвящена моделированию поведения пользователя хлебопечки как устройства умного дома. На основании реальных цен на электричество и симуляции поведения пользователя требуется предложить математическую модель и алгоритм машинного обучения для оптимального по соотношению цен и полезности для пользователя автоматического запуска устройства. Мы предлагаем Баейсовский алгоритм машинного обучения для обучения предпочтениям пользователя с учетом предудыщих запусков. В работе демонстрируются результаты экспериментов, в частности, превосходство поедлагаемого алгоритма над популярной реализацией градиентого бустинга, XGBoost. Подход может быть перенесен и на другие бытовые приборы, такие как системы обогрева и кондиционирования.