El chatter, un fenómeno de vibración autoexcitada, es un desafío crítico en las operaciones de mecanizado de alta velocidad, afectando la vida útil de las herramientas, la calidad de la superficie del producto y la eficiencia general del proceso. Si bien los modelos de aprendizaje automático entrenados con datos simulados han mostrado promesas en la detección de chatter, su aplicabilidad en el mundo real sigue siendo incierta debido a las discrepancias entre los entornos de mecanizado simulados y reales. El objetivo principal de este estudio es cerrar la brecha entre los modelos de aprendizaje automático basados en simulaciones y las aplicaciones del mundo real mediante el desarrollo y validación de un sistema de detección de chatter basado en Random Forest. Esta investigación se centra en mejorar la eficiencia de fabricación a través de una detección de chatter confiable integrando el Análisis Modal Operacional (OMA), el Análisis de Acoplamiento de Subestructuras de Recepción (RCSA) y el Aprendizaje por Transferencia (TL). El estudio aplica un modelo de clasificación de Random Forest entrenado con más de 140,000 conjuntos de datos de mecanizado simulados, incorporando técnicas como el Análisis Modal Operacional (OMA), el Análisis de Acoplamiento de Subestructuras de Recepción (RCSA) y el Aprendizaje por Transferencia (TL) para adaptar el modelo a datos operacionales del mundo real. El modelo se valida contra 1600 conjuntos de datos de mecanizado del mundo real, logrando una precisión del 86.1%, con fuertes puntuaciones de precisión y recuperación. Los resultados demuestran la robustez del modelo y su potencial para la implementación práctica en entornos industriales, destacando desafíos como el ruido de los sensores y la variabilidad en las condiciones de mecanizado. Este trabajo avanza en el uso de análisis predictivo en procesos de mecanizado, ofreciendo una solución basada en datos para mejorar la eficiencia de fabricación a través de una detección de chatter más confiable.