La estimación de los costos de construcción para proyectos de túneles con escudo se basa típicamente en una cuota estándar, lo cual no considera la variación de parámetros geológicos y a menudo resulta en diferencias significativas en el costo unitario. Para abordar este problema, proponemos un modelo novedoso basado en un procedimiento de aprendizaje automático de bosques aleatorios para analizar el costo de construcción de túneles con escudo en condiciones geológicas complejas. Nos enfocamos específicamente en el consumo unitario de grasa, lechada, mano de obra, agua y electricidad. Utilizando un conjunto de datos de parámetros geotécnicos y cantidades de consumo de un proyecto de túneles con escudo, empleamos KNN y análisis de correlación para reducir la dimensión del conjunto de datos de entrada de 17 a 6 para una mayor precisión y eficiencia del modelo. Nuestro enfoque propuesto se aplica a un proyecto de túneles con escudo, con resultados que muestran que la resistencia a la compresión de los geomateriales es el parámetro más influyente para la grasa, la mano de obra, el agua y la electricidad, mientras que es el segundo más influyente para la cantidad de lechada. Basándonos en estos hallazgos, calculamos el consumo unitario y el costo del proyecto de túneles, que clasificamos en tres categorías geológicas: suelo, roca blanda y roca dura. Al comparar nuestros resultados con el valor de la cuota estándar, se encuentra que el costo unitario de la construcción de túneles con escudo en suelo es ligeramente menor (6%), mientras que en roca blanda es muy cercano al valor estándar. Sin embargo, el costo en la región de roca dura es significativamente mayor (38%), lo cual no puede ser ignorado en la presupuestación del proyecto. En última instancia, nuestros resultados respaldan el uso de la resistencia a la compresión como índice de clasificación para la construcción de túneles con escudo en condiciones geológicas complejas, representando una contribución valiosa al campo de la predicción de costos de túneles.