Los modelos probabilísticos se utilizan para describir procesos aleatorios y cuantificar las incertidumbres de predicción de manera fundamentada. Ejemplos incluyen investigaciones geotécnicas y geológicas que buscan modelar propiedades hidroestratigráficas subsuperficiales o depósitos minerales. En geología minera, los esfuerzos de validación de modelos generalmente han quedado rezagados detrás del desarrollo e implementación de modelos computacionales. Uno de los problemas es la falta de pautas de la industria para evaluar la incertidumbre y el rendimiento predictivo de los modelos probabilísticos de ley de mineral. Este artículo tiene como objetivo cerrar esta brecha desarrollando un enfoque holístico que sea autónomo, escalable y transferible entre dominios.