Algunos métodos iterativos de división de matrices para resolver sistemas de ecuaciones lineales contienen parámetros que deben especificarse de antemano, y la elección de estos parámetros afecta directamente la eficiencia de los métodos iterativos correspondientes. Este documento utiliza un método de regresión de procesos gaussianos (GPR) basado en inferencia bayesiana para predecir los parámetros relativamente óptimos de algunos métodos de iteración de tipo HSS y proporcionar experimentos numéricos extensos para comparar el rendimiento de predicción del método GPR con otros métodos existentes. Los resultados numéricos muestran que el uso de GPR para predecir los parámetros de los métodos iterativos de división de matrices tiene la ventaja de un menor esfuerzo computacional, prediciendo parámetros más óptimos y mayor universalidad en comparación con los métodos actualmente disponibles para encontrar los parámetros de los métodos de iteración de tipo HSS.