La relación suelo-ambiental identificada y estandarizada a lo largo de los años ha acelerado el crecimiento de las técnicas de mapeo digital de suelos; por lo tanto, varios algoritmos de aprendizaje automático están involucrados en la predicción de atributos del suelo. Por lo tanto, comparar los diferentes algoritmos de aprendizaje automático es esencial para proporcionar información sobre el rendimiento de los diferentes algoritmos en la predicción de información del suelo para los paisajes indios. En este estudio, comparamos un conjunto de seis algoritmos de aprendizaje automático para predecir información del suelo cuantitativa (Cubist, árbol de decisión, k-NN, regresión lineal múltiple, bosque aleatorio, regresión de vectores de soporte) y cualitativa (C5.0, k-NN, regresión logística multinomial, Bayes ingenuo, bosque aleatorio, máquina de vectores de soporte) por separado a nivel regional. La información del suelo, incluidos los atributos cuantitativos (pH, OC y CEC) y cualitativos (orden, suborden y gran grupo), se extrajo de los mapas de suelo heredados utilizando procedimientos de muestreo aleatorio estratificado. Un total de 4479 observaciones de suelo muestreadas no se particionaron espacialmente y se intersectaron con 39 parámetros de covariables ambientales. Los mapas predichos representaron las complejas relaciones suelo-ambientales para el área de estudio a una resolución espacial de 30 m. La comparación se facilitó en función de las métricas de evaluación derivadas de los conjuntos de datos de prueba y las interpretaciones visuales de los mapas predichos. Se utilizó un análisis de importancia de características por permutación como herramienta de interpretación independiente del modelo para determinar la contribución de los parámetros de covariables a la calibración del modelo. Los valores de R2 para el pH, OC y CEC variaron de 0.19 a 0.38; 0.04 a 0.13; y 0.14 a 0.40, respectivamente, mientras que los valores de RMSE variaron de 0.75 a 0.86; 0.25 a 0.26; y 8.84 a 10.49, respectivamente. Independientemente de los algoritmos, los porcentajes de precisión general para la clase de orden, suborden y gran grupo del suelo variaron de 31 a 67; 26 a 65; y 27 a 65, respectivamente. Los algoritmos de modelos de bosque aleatorio basados en árboles y modelos de árboles basados en reglas (Cubist y C5.0) predijeron eficientemente las propiedades del suelo espacialmente. Sin embargo, la eficiencia de los otros modelos puede aumentarse sustancialmente al abogar por medidas de parametrización adicionales. El rango y la escala de los atributos cuantitativos del suelo, además de la frecuencia y el diseño de muestreo, influyeron en gran medida en la salida del modelo. La comparación exhaustiva de los algoritmos puede utilizarse para apoyar la selección de modelos y el mapeo a una escala variada. Los mapas digitales de suelo derivados ayudarán a los agricultores y a los responsables de políticas a adoptar información de precisión para tomar decisiones a nivel de finca, lo que llevará a mejoras en la productividad a través del uso óptimo de nutrientes y la sostenibilidad del ecosistema agrícola, asegurando la seguridad alimentaria.