Machine learning classification of microbial community compositions to predict anthropogenic pollutants in the Baltic Sea Microbial communities react rapidly and specifically to changing environments indicating distinct microbial fingerprints for a given environmental state. Machine learning with community data predicted the Baltic Sea detected pollutants glyphosate and 2 4 6 trinitrotoluene using the developed R package “phyloseq2ML”. Predictions by Random Forest and Artificial Neural Network were accurate. Relevant taxa were identified. The interpretability of machine learning models was found of particular importance. Microbial communities predicted even minor influencing factors in complex environments.<eng> Mikrobielle Gemeinschaften reagieren schnell und spezifisch auf sich ändernde Umgebungen und können somit bestimmte Umweltzustände anzeigen. Maschinelles Lernen mit Gemeinschaftsdaten sagte die Ostsee präsenten Schadstoffe Glyphosat und 2 4 6 Trinitrotoluol voraus wobei das entwickelte R Paket phyloseq2ML verwendet wurde. Die Vorhersagen durch Random Forest und Artificial Neural Network waren genau. Relevante Taxa wurden identifiziert. Die Interpretierbarkeit der Modelle erwies sich als essentiell. Mikrobielle Gemeinschaften sagten selbst geringe Einflüsse in komplexen Umgebungen voraus.<ger>