A erosão do solo é um processo natural que desempenha relevante função na evolução das paisagens geomorfológicas. Com o avanço tecnológico e o aumento do poder computacional, é possível a utilização de modelos para espacialização e mensuração da suscetibilidade à erosão, o exemplo disso é a utilização do modelo de algoritmos de regressão logística (LR), de maneira prioritária, é considerado um modelo estatístico para resolver problemas de classificação binária. Sendo o (LR) adotado pelo Machine Learning (ML) do domínio dos modelos estatísticos e é hoje em dia um dos algoritmos mais empregados. O estudo objetivou analisar a suscetibilidade à erosão, aplicando a técnica de regressão logística em uma bacia hidrográfica em zona tropical subúmida no agreste pernambucano. Para o entendimento dos fatores condicionantes, foram utilizados os atributos topográficos mais relevantes para a erosão hídrica, como: Altimetria; Declividade; Curvatura; Orientação das Vertentes; Índice topográfico de umidade. Foram coletados 264 pontos de treinamento e validação. Obteve-se como resultado que cerca de 27,11% da bacia é muito suscetível, 14,95% suscetível e 14,46% moderadamente suscetível.