Los deslizamientos de tierra provocados en áreas montañosas pueden tener consecuencias catastróficas, amenazar la vida humana y causar miles de millones de dólares en pérdidas económicas. Por lo tanto, es imperativo mapear las áreas susceptibles a deslizamientos de tierra para minimizar su riesgo. Alrededor de Abbottabad, una gran ciudad en el norte de Pakistán, se pueden encontrar una gran cantidad de deslizamientos de tierra. Este estudio tuvo como objetivo mapear la susceptibilidad a deslizamientos de tierra en estas regiones de Pakistán utilizando tres técnicas de Aprendizaje Automático (ML), específicamente Regresión Lineal (LiR), Regresión Logística (LoR) y Máquina de Vectores de Soporte (SVM). Se utilizaron varios factores influyentes para identificar las áreas potenciales de deslizamientos de tierra, incluyendo elevación, grado de pendiente, aspecto de la pendiente, curvatura general, curvatura del plano, curvatura del perfil, sistema de clasificación de cobertura del suelo, Índice de Diferencia Normalizada de Agua (NDWI), Índice de Diferencia Normalizada de Vegetación (NDVI), suelo, litología, densidad de fallas, índice de rugosidad topográfica y densidad de carreteras. Los pesos de estos factores se calcularon utilizando técnicas de ML. Se adoptó la herramienta de superposición de pesos para mapear el resultado final. Según los tres modelos de ML, la litología, el NDWI, la pendiente y el LCCS impactan significativamente en la ocurrencia de deslizamientos de tierra. El área bajo la curva ROC (AUC) se aplica para validar el rendimiento de los modelos, y los resultados muestran que el valor de AUC de LiR (88%) es mejor que los modelos SVM (86%) y LoR (85%). Los modelos de ML y el mapa final de susceptibilidad ofrecen buena precisión, lo que puede ser confiable para los resultados. El resultado del estudio proporciona líneas base para que los responsables de políticas propongan medidas adecuadas de protección y mitigación contra los deslizamientos de tierra en la región, y cualquier otro investigador puede adoptar esta metodología para mapear la susceptibilidad a deslizamientos de tierra en otra área con características similares.