El modelado predictivo basado en sistemas de información geográfica (SIG) se utiliza ampliamente en arqueología para identificar zonas adecuadas para ubicaciones de asentamientos antiguos y determinar los factores subyacentes de su distribución. En este estudio, desarrollamos modelos predictivos sobre la viticultura romana en la Región Laetana, utilizando la ubicación de 82 instalaciones antiguas de prensado de vino como variables de respuesta y 15 conjuntos de datos de distancia de costo topográficos y 6 socioeconómicos como variables predictoras. Se seleccionaron varios subconjuntos de variables predictoras ya sea por el conocimiento experto de estudios similares o mediante un algoritmo de semi-automatización basado en métricas de distribución estadística de los datos de entrada. Este último tiene como objetivo simplificar el modelado y minimizar la necesidad de conocimiento a priori. Ambos enfoques predijeron la distribución de sitios arqueológicos con suficiente precisión. Sin embargo, el mejor rendimiento predictivo se obtuvo mediante un modelo de conocimiento experto que utilizaba una combinación de variables predictoras basada en recomendaciones sobre viticultura del prominente agrónomo romano antiguo. Los resultados indican que la accesibilidad de una ubicación y su conectividad a rutas comerciales y centros de distribución, determinadas por la inclinación del terreno, fueron decisivas para el asentamiento de instalaciones vitícolas. Con el conocimiento adquirido, se extrapolaron el área cultivada antigua y el número de instalaciones de prensado de vino necesarias para procesar los rendimientos de los viñedos para toda la región de estudio.