L'obiettivo di questo lavoro è il confronto tra tre modelli di machine learning e le loro prestazioni per il calcolo delle mappe di suscettibilità relative agli incendi boschivi per la regione Liguria. Le mappe di suscettibilità indicano le aree che sono più soggette ad incendi, a causa delle loro caratteristiche geografiche ed antropiche: sono utili per i programmi di protezione civile volti a diminuire l'impatto di tali eventi perniciosi. Lo studio mira ad approfondire le caratteristiche dei metodi selezionando quello che presenta risultati migliori in termini di accuratezza e di costo computazionale. In una prima parte, vengono descritti i metodi adottati e la Cross Validation (CV) utilizzata per validare ciascun modello.