Foram aplicados vários métodos de regressão para estimar a evolução do caudal medido a jusante de uma barragem de aterro (Lapa), com base em três variáveis de entrada: o nível de água na albufeira, a pluviosidade e o nível de água num piezómetro na fundação no alinhamento do medidor de caudal. Para tal, foram desenvolvidas rotinas na linguagem de programação Python, com a utilização de uma biblioteca especifica de machine learning. Em particular foram aplicados diferentes tipos de regressão linear múltipla: dos mínimos quadrados, de Ridge, de Lasso e Bayesiana. Foram, ainda, aplicados o modelo Support Vector Machine (SVM) e o modelo de regressão polinomial múltipla. Foram, também, utilizados algoritmos de regressão baseados em árvores de decisão e em florestas aleatórias. Foi avaliada a qualidade e a robustez de cada método na estimação do caudal de infiltração. Conclui-se que a maioria dos métodos estudados apresentam capacidade de estimação do caudal para condições normais de exploração da albufeira. Por último, conclui-se que os métodos baseados em árvores de decisão são úteis para permitir uma visualização estruturada da influência de cada uma das variáveis de entrada na estimação do caudal.