Consiste en tomar los datos originales y crear a partir de ellos dos conjuntos separados: un primer conjunto de entrenamiento (y prueba), y un segundo conjunto de validación.

Ejemplo básico para la limpieza de datos, asiendo énfasis en los pasos esenciales para preparar información espacial para el análisis en el modelamiento de variables de suelo.

Selección de variables

Generación de predicciones utilizando Kriging ordinario, corrección de tendencia espacial, y modelamientos semivariografico con residuos. Datos de precipitación obtenidos de Chirps y adaptados a los departamentos de Chimaltenango, Guatemala y Sacatepequez