Beams have played a significant role in engineering applications and they have been commonly used for modelling civil problems. Different models and methods have been developed to identify the damage to the beams. In this article, the extreme gradient boosting (XGB) model was developed to predict the location, width and depth of the saw-cut of steel beams by the change of natural frequencies. The natural frequencies of a steel beam in different scenarios were identified by the finite element method (FEM). The criterions to evaluate the accuracy of the models were the R squared (RSQ) and the mean square error (MSE). The result indicated that combining the FEM method with XGB would hold significant potential for applications in structural health monitoring.Dầm là cấu kiện quan trọng trong kỹ thuật và thường được sử dụng để mô hình hóa cho các bài toán. Đã có nhiều phương pháp, mô hình được phát triển để xác định hư hỏng cũng như khuyết tật của dầm. Trong bài báo này, thuật toán tăng cường độ dốc cấp cao (XGB) được phát triển để dự đoán vị trí, chiều rộng và chiều sâu của vết cắt dầm thép thông qua sự thay đổi tần số dao động riêng. Tần số dao động riêng của dầm thép trong các kịch bản khác nhau được xác định bằng mô hình phần tử hữu hạn (FEM). Các tiêu chí để đánh giá độ chính xác của mô hình là R squared (RSQ) và sai số trung bình bình phương (MSE). Kết quả cho thấy việc kết hợp phương pháp FEM với XGB là rất có tiềm năng và ý nghĩa trong việc quan trắc cảnh báo cho các công trình.