Como paso crítico para diseñar de manera eficiente estructuras de control, la identificación de sistemas se preocupa por construir modelos de sistemas dinámicos a partir de datos de entrada-salida observados. En este documento, se utilizan varias técnicas de regresión para la identificación de sistemas marinos de caja negra de un barco a escala. A diferencia de otros trabajos que entrenan los modelos usando maniobras específicas, en este trabajo los datos se han recopilado de varias maniobras y trayectorias aleatorias. Por lo tanto, el objetivo es desarrollar modelos matemáticos generales y robustos utilizando datos experimentales reales de movimientos aleatorios. Las técnicas utilizadas en este trabajo son ridge, kernel ridge y regresión simbólica, y los resultados muestran que las técnicas de aprendizaje automático son enfoques robustos para modelar vehículos marinos de superficie, incluso proporcionando resultados interpretables en ecuaciones en forma cerrada mediante técnicas como la regresión simbólica.