Co m pu t er   Science  a nd   I nfo r m a t io n T ec hn o lo g ies   Vo l.  7 ,   No .   3 ,  No v em b er   20 26 ,   p p .   3 9 4 ~ 4 0 3   I SS N:  2722 - 3 2 2 1 ,  DOI :  1 0 . 1 1 5 9 1 /csi t . v7 i 3 . p 3 9 4 - 4 0 3          394       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ia e s p r ime. co m/in d ex . p h p /csi t   H y brid geo sta tis ti ca l and ma chine l ea rning  f o r go ld g ra de  estima tion       T anyaradz w a  Mi ri a m   M t et w a, M onika  G ond o   D e p a r t me n t   o f   I n f o r m a t i o n   Te c h n o l o g y ,   S c h o o l   o f   I n f o r ma t i o n   S c i e n c e   a n d   T e c h n o l o g y ,   H a r a r e   I n st i t u t e   o f   T e c h n o l o g y ,   H a r a r e ,   Zi m b a b w e       Art icle  I nfo     AB S T RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   May   22 ,  2 0 2 6   R ev is ed   J u n   15 ,  2 0 2 6   Acc ep ted   J u l   13 ,  2 0 2 6       Th e   e v a lu a ti o n   o f  o re   g ra d e   is  a   b a sic   p a rt  o f  th e   p ro c e ss   o f  m in e   p lan n in g ,   p ro d u c ti o n   sc h e d u li n g   a n d   re so u rc e   e v a lu a ti o n .   Th e   n u g g e t  e ffe c t  a n d   irreg u lar  m i n e ra li sa ti o n   th a t   o c c u rs  in   so m e   g re e n st o n e   b e lt   d e p o sits  o n   t h e   Zi m b a b we a n   Arc h e a n   c a u se s   p ro b lem s  in   e stim a ti n g   a c c u ra tely .     Th e   trad it io n a l  g e o sta ti stica l  m o d e ls  li k e   Ord i n a ry   Krig i n g   (OK )  p r o d u c e   sm o o th e d   e stim a tes   wh ich   h a v e   sy ste m a ti c   u n d e re stim a ti o n   i n   h ig h - g ra d e   a re a s  a n d   o v e re stim a ti o n   i n   lo w - g ra d e   a re a s,  th u s  a ffe c ti n g   t h e   d e p o sit   se lec ti v it y .   In   a d d it i o n ,   m a c h in e   lea rn in g   (M L)   tec h n iq u e s  c a n   c a p tu re   t h e   m o re   c o m p lex   n o n li n e a r  g ra d e   r e latio n sh i p s,  b u t  t h e y   a re   u n a b le  to   m o d e l   sp a ti a l  c o n ti n u it y   a n d   c a n   b e   u n re a li stic  in   p re d icti n g   g ra d e s.  Th e   h y b rid   OK - G r a d ien t  Bo o st in g   (G B)  m o d e l  wa s  d e sig n e d   a n d   e v a lu a ted   with   t h e   d ril l - h o le  d a ta  o f  a   g o ld   m i n e   in   Zi m b a b we .   Th e   sp a ti a l  b a se li n e   wa s  p ro d u c e d   u sin g   OK   a n d   G B  wa s  train e d   t o   c o rre c t  t h e   sy ste m a ti c   re sid u a l  e rro rs.  Th e   h y b rid   m o d e l  wa s   fo u n d   to   h a v e   t h e   m a x imu m   o v e ra ll   e x p lan a to r y   p o we r  (R² = 0 . 8 7 9 5 ),   c o m p e ti ti v e   p re d ictio n   a c c u ra c y   a n d   in c re a se d   sp a ti a l  re a li sm .   A  sp a t ial  p re d ictio n   m a p   a n d   e x trac ti o n   p rio r it y   z o n e   c las sifica ti o n   wa s c re a ted   to   a id   o p e ra ti o n a l  m i n e   p la n n i n g .   K ey w o r d s :   Go ld   m in in g   Gr ad ien t  B o o s tin g   Hy b r id   m o d ellin g   Or d in ar y   Kr i g in g   Or e  g r ad e  esti m atio n   Sp atial  p r ed ictio n   T h is i s  a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   T an y ar ad zwa   Mir iam   Mte twa   Dep ar tm en t o f   I n f o r m atio n   T e ch n o lo g y ,   Sch o o l o f   I n f o r m ati o n   Scien ce   an d   T ec h n o lo g y   Har ar e  I n s titu te  o f   T ec h n o l o g y   Har ar e,   Z im b ab we   E m ail: m tetwata n ia@ g m ail. co m       1.   I NT RO D UCT I O N   Go ld   m in in g   co n tin u es  to   p lay   a  s ig n if ican t  r o le  in   Z im b a b we ’ s   ec o n o m y ,   p r o v id in g   a  s ig n if ican t  am o u n t   o f   f o r eig n   cu r r en cy   a n d   jo b s .   Min in g   is   also   a  p r i o r ity   ec o n o m ic   ac tiv ity   in   n at io n al  d e v elo p m e n t  p lan s   lik e  Vis io n   2 0 3 0   an d   Sm ar t  Z im b ab we  2 0 3 0 ,   a n d   ac cu r ate  esti m atio n   o f   th e   m in er al  r eso u r ce s   is   im p o r tan t  co m m er cially   an d   s tr ateg ically   [ 1 ] ,  [ 2 ] .   E s tab lis h in g   o r e  g r ad e  at  th e  o p er atio n a l  lev el  is   th e  b asis   f o r   f ea s ib ilit y   s tu d ies,  p r o d u ct io n   tar g ets,  r eser v e  d ec lar atio n s   an d   ex tr ac tio n   s eq u en ce s .   T h e  er r o r s   m ad e  at   th is   p o in t  ca r r y   f o r war d   th r o u g h o u t  th e  p lan n i n g   p r o ce s s :  a  g r ad e  o v er esti m ate  will  o v er esti m ate  r ev en u es  an d   m is allo ca te  ca p ital,  a n d   a   g r ad e   u n d er esti m ate  will  r esu lt  in   m is s in g   o u t  o n   r ec o v er y   o p p o r tu n ities   an d   u n d er p r o d u ctio n   [ 3 ] .   E s tim atin g   g o ld   g r ad es  in   Z i m b ab wea n   d ep o s its   r em ain s   c h allen g in g .   Ma n y   d ep o s its   o c cu r   with in   Ar ch ea n   g r ee n s to n e  b elts ,   wh er e  m in er aliza tio n   is   s tr u ctu r ally   co n tr o lled   b y   s h ea r   zo n es,   f au lt  s y s tem s ,   an d   h y d r o th er m al  alter atio n ,   r esu ltin g   in   s p atially   h eter o g en eo u s   an d   d is co n tin u o u s   g r ad e   d is tr ib u tio n s   [ 4 ] ,   [ 5 ] .   Stro n g   n u g g et   ef f ec ts   ( ab r u p t   ch an g es  in   g r ad e  v al u e  o v er   s h o r t  d is tan ce s )   o cc u r   r eg u la r ly   an d   ar e  h ar d   to   d ef in e  f r o m   a   lim ited   n u m b er   o f   d r ill - h o le s .   T h e  m o s t  c o m m o n ly   u s ed   g e o s tatis tical  est i m atio n   tech n i q u e  in   m in in g   is   Or d in ar y   Kr ig in g   ( OK)   wh ich   f o r m ally   co n s id er s   th e  s p atial  au to co r r elatio n   s tr u ctu r e  in   th e  d ata     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
C o m p u t Sci  I n f   T ec h n o l     I SS N:   2722 - 3 2 2 1       Hyb r id   g eo s ta tis tica l a n d   ma c h in e  lea r n in g   f o r   g o ld   g r a d e  e s tima tio n   ( Ta n ya r a d z w a   Mir ia m  Mtetw a )   395   b y   u s in g   th e   v ar i o g r am   an d   y ield s   m i n im u m - v ar ian ce   lin ea r   u n b iased   esti m ates  [ 6 ] ,  [ 7 ] .   Ho wev e r ,     its   well - k n o wn   s m o o th in g   p r o p er ty   ca u s es  a  co m p r ess io n   o f   th e  g r ad e  d is tr ib u tio n   o f   h ig h ly   v ar ia b le  d ep o s i ts ,   with   a  m o v em e n t  o f   h ig h - g r a d e   s am p les  to war d   th e  m ea n   an d   an   in cr ea s e  o f   lo w - g r ad e   r eg io n s .   T h is   lead s   to   an   in co r r ec t selec tiv ity   o f   th e  d ep o s it [ 3 ] ,   [ 8 ] .   R ec en tly ,   m in er al  r eso u r ce   e s tim atio n   with   th e  h elp   o f   m ac h in e  lear n in g   ( ML )   tech n iq u es  h as   attr ac ted   a  g r ea t  a m o u n t  o f   in t er est  b ec au s e  th ey   ca n   m ap   co m p lex ,   n o n lin ea r   r elatio n s h ip s   with o u t  r e q u ir in g   p r io r   u s er - d ef in e d   p a r am etr ic  ass u m p tio n s   [ 9 ] ,  [ 1 0 ] .   A  n u m b er   o f   tech n i q u es  s u ch   as  r a n d o m   f o r est,  s u p p o r t   v ec to r   r eg r ess io n ,   ar tific ial  n eu r al  n etwo r k s ,   XGBo o s t,  an d   Gr ad ien t  B o o s tin g   ( GB )   h av e  b ee n   u s ed   to   ad d r ess   o r e  g r ad e   esti m atio n .   Dee p   lear n i n g   a r ch itectu r es  an d   f e d er ated   lea r n in g   tech n i q u es  f o r   g eo s cien ce   ap p licatio n s   h a v e  also   b ee n   in v esti g ated   r ec en tly   [ 1 1 ] .   GB   is   ch o s en   h er e  b ec au s e  it   is   s h o w n   to   b e   ef f ec tiv e   f o r   ta b u lar   s p atial  r eg r ess io n   in   ca s es  o f   h eter o g en eo u s   v ar i an ce ,   ca n   b e   in ter p r eted   u s in g   th e  im p o r tan ce   o f   f ea tu r es,  an d   ca n   b e  im p lem en ted   in   s tan d ar d   m in e  in f o r m ati o n   tech n o lo g y   ( IT )   en v ir o n m e n ts   [ 1 0 ] ,  [ 1 2 ] .   ML   p r ed ictio n s   o f ten   lack   s p atial  co n tin u ity   an d   m ay   n o t  f u lly   p r eser v e  g e o lo g ical  r ea l is m   wh en   m ap p ed .   T o   ad d r ess   th ese  li m itatio n s ,   h y b r id   g eo s tatis tical  an d   ML   a p p r o ac h es  h av e  b ee n   d ev elo p e d   b y   co m b in in g   th e   s tr en g th s   o f   s p atial  in ter p o latio n   an d   ML   f o r   m o r e  ac c u r ate  o r e   g r ad e  est im atio n   [ 1 3 ] ,   [ 1 4 ] .   T h e  n o v elty   o f   th is   s tu d y   is   th e  u s e  o f   OK   an d   GB   in   a  r esi d u al - lear n in g   ap p r o ac h   f o r   est im atin g   g o l d   g r ad e  in   s tr u ctu r ally   co m p lex   g r e e n s to n e  b elt  d ep o s its   in   Z im b ab we.   T h e  f r a m ewo r k   p r o p o s ed   in   th is   p ap er   i s  d esig n ed   t o   lev e r ag e   th e  a d v an tag es  o f   g e o s tatis tics   an d   th e  ML   ap p r o ac h   in   a  way   t h at  tr an s ce n d s   th e   s m o o th in g   ef f ec t  o f   th e  g e o s tatis tics   an d   th e  lack   o f   s p atia l  co n tin u ity   f o u n d   in   s tan d - al o n e  ML   m eth o d s ,   wh ils t  m ain tain in g   g eo lo g ical  r ea lis m   an d   en h a n ci n g   p r e d ictiv e  p er f o r m an ce .   T h e  d ev el o p ed   h y b r id   m o d el  is   u s ef u l f o r   m in e  p la n n in g   an d   r eso u r ce   ev alu atio n   as a   d ec is io n   s u p p o r t to o l.   T h is   p ap er   f o llo ws  s u ch   an   a p p r o ac h   with   OK   c o m b in e d   with   GB   an d   co m p ar es  it  wit h   th e  s tan d - alo n e  ap p r o ac h es  th at  ar e   a p p l ied   u s in g   t h e  d r ill - h o le  d ata  o f   a  g o ld   d ep o s it  f r o m   Z im b ab w e.   On   a   wid er   I C T   co n tex t,  th is   f r am ewo r k   alig n s   with   th e  cu r r en t  tr en d s   in   th e  p ar ad ig m s   o f   cl o u d - b ased   g eo lo g ical  m o d ellin g   an d   d ig ital  m in e   s y s tem s .   T h e   r est  o f   th e   p ap er   is   o r g an ized   as:  in   s ec tio n   2 ,   th e  p r o p o s ed   h y b r id   f r am ewo r k   is   d escr ib ed ,   in   s ec tio n   3   th e  m eth o d   is   p r esen ted ,   an d   in   s e ctio n   4   th e  r esu lts   ar e  r ep o r ted   an d   d is cu s s ed ,   an d   in   s ec tio n   5   th e  p ap er   is   co n clu d ed .       2.   T H E   P RO P O SE D  H YB R I D   M O DE L L I NG   F RAM E WO RK   A  h y b r i d   m o d ellin g   f r a m ewo r k   was  d esig n ed   to   im p r o v e  g o ld   o r e   g r a d e  esti m atio n   in   a  s t r u ctu r ally   co m p lex   g o ld   d e p o s it  in   Z i m b ab we  wh er e  t h er e  is   a  h ig h   n u g g et  ef f ec t  a n d   ir r eg u lar   m in er aliza tio n .     T h e  f r am ewo r k   is   a   m ix tu r e   o f   OK  a n d   GB ,   wh er e   g eo s tatis tical  s p atial  m o d ellin g   i s   b len d ed   with   ML   r esid u al  co r r ec tio n .   T h e  f ir s t  m o d el  u s ed   was  v ar io g r a m - b ased   in ter p o latio n   wh ich   p r o d u ce d   s p atial  co n tin u ity   o f   g o ld   g r ad e  d is tr ib u tio n .   T h e  b aselin e  s p atial  p r ed ictio n   s u r f ac e   was  th en   g en er ated   u s in g   OK .  Un iv er s al  Kr ig in g   is   r ec o m m en d e d   o v er   OK  wh e n   th er e   i s   n o   ad eq u ate  s tatio n ar y   m e an   ass u m p tio n   f o r   d ep o s its ,   b ec au s e  it  tr ies  to   f it   th e  d r if t  c o m p o n en t  to   f ew  d ata  p o in ts ,   wh ich   is   a  r is k   o f   o v er - f itti n g   th e  d ata   [ 1 5 ] .   T h e  d if f er en ce   b etwe en   th e  Kr ig in g - p r ed icted   g o ld   g r ad e  an d   th e  r ea l   g o ld   g r ad e  ( r esid u als)  wer e  ca lcu lated ,   s p atial  co o r d in ates  n o r m alize d   an d   th e  n o r m aliz ed   s p atial  co o r d in ates  an d   th e   Kr ig in g   r esid u als  wer e  u s ed   as  p r ed icto r   an d   t ar g et  v alu es,   r esp ec tiv ely ,   f o r   tr ain in g   th e   GB .   T h e   f in al   h y b r id   p r ed ictio n   in teg r ates  OK  p r ed ictio n s   with   th e  GB   r esid u al  co r r ec tio n s   to   p r o v id e  s p atial  co n tin u ity ,   a   b etter   r ep r esen tatio n   o f   lo ca l  g r a d e  v ar iatio n ,   an d   r e d u ce   b ias  in   th e  h ig h - g r ad e   zo n es.  T h e  w o r k f lo w  o f   th e  GB   r esid u al  lear n in g   p r o c ess   is   p r esen ted   in   Fig u r e   1 ,   a n d   th e   o v er all  h y b r i d   m o d ellin g   p r o ce s s   is   p r esen ted     in   Fig u r e  2 .           Fig u r e  1 .  W o r k f lo w  o f   GB   r esid u al  lear n in g   p r o ce s s           Fig u r e  2 .  C o m p lete  h y b r id   m o d ellin g   f r am ew o r k     I np ut   D a ta   C o o r d i n a t e s   a n d   AU D a ta   Pr e p r o c e s s i n g     C l e a ni ng   & S c a l i ng        T r a i n - T e st   S pl i t     T r a i ni ng   & T e st i ng   Gr a di e nt   B o o s t i n g     M o de l   T r a i ni ng   Pr e di c ti o n        Gol d  Gr a de   R e si du a l s  M o de l   E v a l ua ti o n     R M S E ,  R ²   O ut pu t                 H y b r i d   Mo d e l   R e su l ts   G E O L O G I C A L   D A T A D A T A   P R E P R O C E S S I NG O R D I NA R Y  K R I G I NG R E S I D U A L   C A L C U L A T I O N G R A D I E NT   BO O S T I NG H YBR I D   I NT E G R A T I O N G R A D E   P R E D I C T I O N  M A P S E X T R A C T I O N  P R I O R I T Y Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 7 2 2 - 3 2 2 1   C o m p u t Sci  I n f   T ec h n o l ,   Vo l.  7 ,   No .   3 ,  No v em b er   20 26 :  3 9 4 - 403   396   3.   M E T H O D   3 . 1 .     Study   a re a   Geo lo g ical  in f o r m atio n   f r o m   a  g o ld   m in e   in   th e   Ar ch ea n   g r ee n s to n e   b elt  o f   Z im b ab we   was  u s ed .   Go ld   m in e r aliza tio n   in   th e   Ar ch ea n   g r ee n s to n e   b elts   is   s tr u ctu r ally   co n tr o lled   b y   s h ea r   zo n es  an d   f a u lt  s y s tem s   th at  ac ted   as  p ath w ay s   f o r   h y d r o th er m al  f lu id s   d u r in g   o r o g en ic   ev en ts   [ 4 ] ,   [ 5 ] .   Or e   s h o o ts   ar e   s tr u ctu r ally   co n tr o lled ;  g r ad e  d is tr ib u tio n s   with in   th e  m in er alize d   en v elo p e  ar e  ir r e g u lar ;   as  well  a s   th er e  i s     a  s ig n if ican t  n u g g et  e f f ec t  in   th e  v ar io g r am ,   wh ich   is   a  s h o r t - r an g e   g r ad e  v ar ia b ilit y   less   th an   th e   d r ill - h o le   s p ac in g .     3 . 2 .     Da t a s et   des cr ipti on   T h e  m o d ellin g   d ataset  co m p r is es  th r ee   d ata  co m p o n en ts   r elatin g   to   d r ill - h o le;  co llar ,   a s s ay ,   an d   s u r v ey   d ata.   T h e  co llar   d ataset  co n tain ed   th r ee - d im e n s io n al   co o r d in ates  f o r   th e  en tr y   p o in t  ( XC OL L AR ,   YC OL L A R ,   an d   Z C OL L AR ) .   T h e  ass ay   r esu lts   in clu d ed   g o ld   g r ad e  v alu es  ( AU  g /t)  f r o m   co r e  s am p les  with   r eg u lar   in ter v als.  B ea r in g   an d   d ip   d ata  f r o m   th e  s u r v ey   y ield ed   3 D  tr ac es  o f   ea ch   o f   th e  d r ill - h o les.    A  u n iq u e  d r ill - h o le  id e n tifie r   ( B HI D)   was  u s ed   to   tie  all  th e  d atasets   to g eth er .   T h e  d ataset   co m p r is es  o f   th e   f o llo win g   co m p o n en ts ,   as su m m ar ized   in   T a b le  1 .       T ab le  1 .   Su m m a r y   o f   th e  c o m p o n en ts   o f   th e  g e o lo g ical  d ata s et   D a t a s e t   D e scri p t i o n   C o l l a r   D r i l l - h o l e   e n t r y   p o i n t   c o o r d i n a t e s (X C O LLA R ,   Y C O L LA R ,   a n d   Z C O LL A R )   o f   t h e   c o l l a r .   A ssay   A t   r e g u l a r   i n t e r v a l s,  a ssa y   g o l d   g r a d e   v a l u e s (A U ,   g / t )   o f   c o r e   s a m p l e s.   S u r v e y   D r i l l - h o l e   b e a r i n g   a n d   d i p   t o   p r o v i d e   3 D   t r a j e c t o r y   r e c o n st r u c t i o n       3 . 3 .     Da t a   pre - pro ce s s ing   T h e  m is s in g   v alu es,  c o o r d in at e  in co n s is ten cies,  an d   e x tr em e  o u tlier   g r ad e  v alu es  wer e  d e alt  with   in   p r e - p r o ce s s in g .   T h e  d is tr ib u tio n s   o f   g o ld   g r a d e  ar e  u s u ally   s k ewe d   to war d   th e  h ig h   en d   an d   th e  h ig h es t   v alu es  ar e   g eo lo g ically   r ea l   b u t  s m all  an d   s o   o u tly in g   f r o m   a  s tatis tical  p o in t  o f   v iew.   T h e   o v e r all  g r a d e  d is tr ib u tio n   ch ar ac ter is tics   wer e  m ain tain ed ,   a n d   o u tlier   clip p in g   to   t h e  1 s t - 9 9 t h   p er ce n tile  r an g e  h as  b ee n   p er f o r m ed ,   th e r eb y   elim in atin g   th e  ef f ec t  o f   ex tr em e  v alu es.   I t  is   r ec o g n ized   th at  th e r e  is   s o m e  b ias  as  v alu es  b elo w  th e  m ax im u m   ar e  n o t  r ec o r d ed   an d   alter n ativ e  r o b u s t  p r e - p r o ce s s in g   tech n iq u es  s h o u ld   b e  in v esti g ate d   in   th e  f u tu r e .   T h e   g o ld   g r ad e  d is tr ib u tio n   is   p lo tted   in   a   h is to g r am   a n d   b o x p lo t  in   Fig u r e  3 .   T h e  s p atial   co o r d in ates w er e  s ca led   b y   St an d ar d Scaler   p r io r   t o   m o d ellin g .             Fig u r e  3 .  Dis tr ib u tio n   o f   g o ld   g r ad e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
C o m p u t Sci  I n f   T ec h n o l     I SS N:   2722 - 3 2 2 1       Hyb r id   g eo s ta tis tica l a n d   ma c h in e  lea r n in g   f o r   g o ld   g r a d e  e s tima tio n   ( Ta n ya r a d z w a   Mir ia m  Mtetw a )   397   3 . 4 .     G eo s t a t is t ica l  m o dellin g   T h e  s p at ial   b asel i n e  o f   t h e   h y b r i d   f r am ew o r k   u s ed   was   OK .   T o   u n d e r s t an d   th e  s p a tial   a u t o - co r r el ati o n   s tr u ct u r e   o f   th e  g o l d   g r ad e  f ie ld ,   an   e x p e r i m e n t al  v a r i o g r am   was   c alc u l ate d   u s i n g   t h e   d r il l - h o l e  d at a.     T h e  p a r a m e te r s   o f   n u g g et ,   s i l l  a n d   r a n g e  w er e  d e te r m i n ed   th r o u g h   t h e   le ast - s q u ar es  f itt i n g   o f   a  t h eo r e tic al   m o d el  t o   t h e  e x p er im en tal   v a r i o g r am   [ 6 ] ,  [ 8 ] .   T h e   v a r i o g r a m   s h o we d   a  l ar g e  n u g g e t  e f f e ct  t y p i ca l   o f   s h o r t - r a n g e   g r ad e  v ar iat io n   f o u n d   i n   s t r u ct u r all y   f o r m e d   g o l d   d e p o s its   i n   Z im b a b w e.   T h e   f i tte d   v ar i o g r a m   m o d el   is   s h o wn   i n   Fi g u r e  4 .   F o r   t h is   p ar t ic u la r   d a tas et ,   t h e   s ta n d a r d   v a r i o g r am - b as ed   Kr ig in g   was   ad e q u ate   a n d   a ls o   m a n a g e a b le   d u e   t o   a d v a n c es  i n   t h e   K r i g i n g   m e th o d o l o g y   o f   r ec e n t   y ea r s   s u c h   as   T h e ta - r eg u l ar ize d   K r i g i n g   [ 1 6 ]   a n d   R at io n al  Kr ig in g   [ 1 7 ]   w h ic h   a r e   m o r e   u s e f u l i n   t h e   c ase  o f   ill - c o n d iti o n e d   c o v a r ia n ce   m a tr ices .           Fig u r e  4 .   E x p er im e n tal  an d   f itted   v ar io g r am   m o d el       3 . 5 .     M a chine  lea rning   m o de llin g   GB   was c h o s en   b ec au s e  it h as   p r o v e d   to   b e  s u cc ess f u l o n   tab u lar   r eg r ess io n   task s   wh er e  th e  v ar ian c e   is   n o t  h o m o g en eo u s   [ 12 ] .   I t  f i ts   a  s u m   o f   s h allo w  r e g r ess io n   tr ee s ,   o n e   f o r   th e   n e g ativ e  g r ad ien t   o f   th e   lo s s   f u n ctio n   at  a  tim e,   to   g r ad u all y   d ec r ea s e  p r ed ictio n   e r r o r s .   T h e  in p u t  was  n o r m alize d   s p a tial  co o r d in ates  an d   th e  o u tp u t  wer e  th e  r esid u als  o f   th e  Kr ig in g .   T h e  tr ain in g   an d   test   s et s   h av e  b ee n   s p li t  in   a  m an n er   th at  en s u r es  th e  f u ll  r an g e  o f   r esid u al  m ag n itu d e  is   co v er ed .   T h e   m o d el  r esu lts   wer e  a s s es s ed   b ased   o n   r o o t  m ea n   s q u ar e  er r o r   ( R MSE )   an d   c o ef f icien t o f   d eter m in atio n   ( R ²) .     3 . 6 .     G eo g r a ph ic  info rm a t io n sy s t em   ( G I S ) - ba s ed  s pa t ia l v is ua liza t io n   Mo d el  o u tp u ts   f r o m   b o th   m o d els we r e  g r id d ed   an d   tr an s f o r m ed   to   co n tin u o u s   s p atial  lay er s   to   cr ea te   is o lin e  m ap s   o f   g r ad e  d is tr ib u tio n s .   Pre d icted   g r a d es  wer e  allo ca ted   to   th r ee   ca teg o r ies  to   d ef in e  th e  ex tr ac tio n   p r io r ity   a r ea s - h ig h - g r ad e  o r e   s h o o t  ( Prio r ity   1 ) ;  m in e r alize d   en v elo p e   ( Prio r ity   2 ) ;  an d     s u b - ec o n o m ic  waste  ( Prio r ity   3 ) .   T h e  s p atial  d is tr ib u tio n   o f   p r e d icted   g o ld   g r ad es  an d   ex tr ac tio n   p r io r it y   zo n es a r e  s h o wn   i n   Fig u r es 5   an d   6 .           Fig u r e  5 .   Sp atial  d is tr ib u tio n   m ap   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 7 2 2 - 3 2 2 1   C o m p u t Sci  I n f   T ec h n o l ,   Vo l.  7 ,   No .   3 ,  No v em b er   20 26 :  3 9 4 - 403   398       Fig u r e  6 .  E x tr ac tio n   p r io r ity   z o n es       4.   RE SU L T S AN D  D I SCU SS I O N   4 . 1 .     K rig ing   re s ult s   T h e   OK   g a v e   a   s p a tia ll y   c o h e r e n t   g r a d e   p r ed ict io n   s u r f a ce   t h at   m a tc h e d   t h e   v a r i o g r am   s t r u ct u r e   t h at   was  f i tte d .   S m o o t h i n g ,   as   e x p ec t ed   f o r   a   n u g g e t - d o m i n at ed   d e p o s it ,   was   s e e n   in   t h e   p r e d i cti o n s   w h i c h   we r e   f la tte n e d   t o w ar d s   t h e   l o c al   m e an   wi th   h i g h - g r a d e   i n t er s ec t io n s   in   t h e  m ai n   o r e  s h o o t   b ei n g   u n d e r - g r ad ed ,   a n d   wid er   p o r t io n s   o f   s u b - e co n o m i c  m at er ial   b ei n g   o v e r - g r a d ed .   T h is   s m o o t h i n g   d i r ec tl y   i m p ac ts   o n   t h e   s el ec ti v it y   o f   d e p o s its   an d   r esu lts   i n   u n d e r est im ati o n   o f   t h e  m i ll f e ed   g r ad e  a n d   p r o d u c ti o n   s h o r t f al l [ 3 ] .   T h e   r esu lts   o f   t h e   p e r f o r m a n c e  m e asu r es   a r e   s u m m a r iz e d   i n   T ab le   2 .   T h e   s p at ia l  d is t r i b u ti o n   m a p   is   s h o w n   in   Fig u r e  7 .       T ab le  2 .  OK   p er f o r m an ce   m et r ics   M o d e l   R M S E   R²   OK   0 . 3 6 4 5   0 . 5 2 4 8           Fig u r e  7 .  OK  s p atial  d is tr ib u ti o n   m ap       4 . 2 .     M a chine  lea rning   re s ult s   T h e  s tan d alo n e  GB   m o d el  o u t p er f o r m ed   OK  o n   th e  h eld - o u t  test   s et ,   as  s h o wn   in   T ab le  3 .   Fig u r e  8   co m p ar es  ac tu al   an d   p r e d icted   g r a d e  f o r   t h e  m o d el  an d   ill u s tr ates  th at  th e  m o d el  ca p t u r es  th e  g r a d e  tr en d s   an d   is   ab le  to   b etter   r ec o v er   th e  h ig h - g r ad e   zo n es  th at  ar e   u n d er p r ed icted   b y   Kr ig in g .   T h e  m o s t  im p o r tan t  v ar iab les  f o r   s p atial  co o r d in at e  v ar iab les   ( x   an d   y )   b y   im p o r tan ce   an aly s is   wer e  f o u n d   to   b e  th e  h ig h est  an d   ar e  ex p ec ted   to   b e  im p o r tan t   f o r   th e  g r ad e  v ar iatio n   in   a   s tr u ctu r ally   c o n tr o lled   m in e r aliza tio n   tr en d   in     Fig u r e  9 .   Fo r   GB ,   ev en   th o u g h   th e  p r ed ictio n s   wer e  m o r e  ac cu r ate,   th ey   s h o wed   s p at ial  in co h er en ce   wh en   p lo tted   as  a  m ap ,   with   n o   v ar io g r am - b ased   co n tin u ity   co n s tr ain ts .   I n   en s em b le  m eth o d s ,   GB ,   XG B o o s t ,   an d   r an d o m   f o r est   m o d els  h av e  b ee n   f o u n d   to   p e r f o r m   in   a  co m p ar ab le  f ash io n   in   tab u la r   s p atial  r eg r ess io n   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
C o m p u t Sci  I n f   T ec h n o l     I SS N:   2722 - 3 2 2 1       Hyb r id   g eo s ta tis tica l a n d   ma c h in e  lea r n in g   f o r   g o ld   g r a d e  e s tima tio n   ( Ta n ya r a d z w a   Mir ia m  Mtetw a )   399   p r o b lem s ,   with   GB   b ei n g   th e   m o s t  s u itab le  am o n g   th e  t h r e e  in   ter m s   o f   ac cu r ac y   as  wel l  as  in ter p r etab ilit y   wh en   ap p lied   to   h eter o g en e o u s   g r ad e  d atasets   [ 1 8 ] .       T ab le  3 .  GB   p er f o r m an ce   m et r ics   M o d e l   R M S E   R²   GB   0 . 1 6 4 2   0 . 7 5 4 5           Fig u r e  8 .   Actu al  v s .   p r ed icted   g o ld   g r ad es       Fig u r e  9 .   Featu r e   im p o r ta n ce   p lo t       4 . 3 .     H y brid  m o del r esu lt s   T h e  h y b r id   m o d el  ac h iev ed   th e  h ig h est  ex p lan ato r y   p o wer   ( R ²= 0 . 8 7 9 5 )   am o n g   th e   ev alu ated   m o d els,  in d icatin g   im p r o v e d   p r ed ictio n   p er f o r m a n ce   co m p ar ed   to   th e   s tan d alo n e   ap p r o a ch es ,   as  s h o wn   in   T ab le  4 .   T h e  ac tu al  v s .   p r ed ic ted   s ca tter p lo t  in   Fig u r e  1 0   was  m o r e  tig h tly   clu s ter ed   ar o u n d   th e  1 :1   lin e  th an   eith er   s tan d alo n e   m o d el,   in d ic atin g   r ed u ce d   s y s tem atic  b ias  an d   lo wer   r an d o m   er r o r .   Hig h - g r ad e   p r e d ictio n s   m o r e  clo s ely   m atch ed   m ea s u r ed   v alu es,   co n f ir m in g   th at  r esid u al  co r r ec tio n   s u cc ess f u lly   r e co v er s   g r ad e  p ea k s   s u p p r ess ed   b y   Kr i g in g   s m o o th in g .   T h e   r esid u al  p lo t  a f ter   h y b r i d   co r r ec tio n   in   Fig u r e   1 1   s h o ws  a  m o r e  s y m m etr ical  er r o r   d is tr ib u tio n   ar o u n d   ze r o   with   less   clu s ter in g   in   h i g h - g r ad e  z o n es  co m p ar ed   to   s tan d alo n e   Kr ig in g   r esid u als.   T h e  s p at i al  d is tr ib u tio n   o f   th e   h y b r id   m o d el  p r ed ictio n s   is   p r esen ted   in   Fig u r e  1 2 .     T h e  r esu ltin g   m ap   p r eser v es  th e  o v er all  g eo lo g ical   co n ti n u ity   estab lis h ed   b y   OK   wh ile  en h an cin g   lo ca l     h ig h - g r ad e  v ar ia b ilit y   th r o u g h   GB   r esid u al  co r r ec tio n .   C o m p ar ed   with   th e  s ta n d alo n e  Kr ig in g   m o d el,     th e  h y b r id   p r ed ictio n   p r o v id e s   clea r er   d elin ea tio n   o f   m in e r alize d   zo n es  an d   m o r e  r ea lis tic  r ep r esen tatio n   o f   g r ad e  v a r iab ilit y ,   m ak i n g   it m o r e  s u itab le  f o r   m in e  p lan n in g   an d   ex tr ac tio n   p r io r itizatio n .       T ab le  4 .  Hy b r id   m o d el  p e r f o r m an ce   m etr ics   M o d e l   R M S E   R²   H y b r i d   ( O K + G B )   0 . 1 8 3 6   0 . 8 7 9 5           Fig u r e  10 .  Hy b r id   m o d el  a ctu al  v s .   p r ed icted   g o ld   g r ad es       Fig u r e  11 .  R esid u al  p lo t   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 7 2 2 - 3 2 2 1   C o m p u t Sci  I n f   T ec h n o l ,   Vo l.  7 ,   No .   3 ,  No v em b er   20 26 :  3 9 4 - 403   400       Fig u r e  12 .   Sp atial  d is tr ib u tio n   o f   p r e d icted   g o ld   g r a d es       4 . 4 .     M o del  co m pa riso n   T h e  p e r f o r m an ce   i n d ex es  o f   a ll  th r ee   m o d els  ar e   s h o wn   in   T ab le  5 ,   wh er e   p r o g r ess iv e  im p r o v em e n t  is   o b s er v ed   f r o m   OK   to   th e   s tan d alo n e  GB   m o d el,   an d   th en   to   th e   h y b r id   m o d el.   T h is   is   in   lin e  with   th eo r etica l  r esu lts :  Kr ig in g   is   g o o d   f o r   s p atial  co h er en ce   b u t   b ad   f o r   s am p le - by - s am p le  ac cu r ac y ;  GB   is   g o o d   f o r   s am p le - by - s am p le  ac c u r ac y   b u t  b ad   f o r   s p atial  co h er en c e;  th e  co m b i n atio n   o f   b o th   is   g o o d .   T h e  o b jectiv e   o f   th is   f ig u r e  is   to   d ir ec tly   c o m p ar e  th e  R MSE   an d   R ²  v alu e s   o f   all  th r ee   m o d els ,   as  s h o wn   in   Fig u r e  1 3 .       T ab le  5 .  Mo d el  co m p ar is o n   M o d e l   R M S E   R²   OK   0 . 3 6 4 5   0 . 5 2 4 8   GB   0 . 1 6 4 2   0 . 7 5 4 5   H y b r i d   ( O K   +   G B )   0 . 1 8 3 6   0 . 8 7 9 5           Fig u r e  13 .  R MSE   an d   R ²  co m p ar is o n       A  co m p ar is o n   o f   R MSE   an d   R ²  v alu es  f o r   th e  th r ee   m o d els.  T h ese  f in d in g s   ar e  co m p ar ed   with   p u b lis h ed   f i n d in g s ,   p lacin g   th em   in   th e  c o n tex t  o f   o th e r   p u b lis h ed   liter atu r e .  Ma n iteja  et  a l.   [ 1 9 ]   r e p o r ted   an   R ²  o f   0 . 8 1   f o r   a  h y b r id   OK - M L   ap p r o ac h   ap p lied   t o   ir o n   o r e  g r a d e  esti m atio n .   Similar ly ,   J af r asteh   et  a l.   [ 1 4 ]   d em o n s tr ated   th at  ML   m eth o d s   ca n   o u tp er f o r m   co n v en tio n al  g eo s tatis tical  tech n iq u es  i n   co p p e r   o r e  g r ad e   esti m atio n ,   h ig h lig h ti n g   th e   ef f ec tiv en ess   o f   d ata - d r iv e n   ap p r o ac h es  f o r   im p r o v in g   p r ed ict io n   ac cu r ac y .   T a k e  f o r   in s tan ce   th e  s tu d y   b y   Han   an d   Su h   [ 2 0 ]   wh ich   s h o wed   th at  th e  in teg r ativ e  ap p r o ac h es  o f   ML - Kr ig in g   wer e  alwa y s   s u p er io r   to   th e  g eo s tatis tical  ap p r o ac h es  f o r   m in er al  e x p lo r atio n   s p at ial  p r ed ictio n   an d   Mo h am m ad p o u r   et  a l.   [ 2 1 ]   co n f ir m ed   th at  ML - Kr ig in g   b etter   r ep r esen ted   th e  s p atial  v ar iab ilit y   o f   g eo p h y s ical  d ata  th an   th e  g eo s tatis t ic  ap p r o ac h es.  Vale r i o   et  a l.   [ 2 2 ]   u s ed   a   h y b r id   r eg r ess io n - Kr ig in g - ML   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
C o m p u t Sci  I n f   T ec h n o l     I SS N:   2722 - 3 2 2 1       Hyb r id   g eo s ta tis tica l a n d   ma c h in e  lea r n in g   f o r   g o ld   g r a d e  e s tima tio n   ( Ta n ya r a d z w a   Mir ia m  Mtetw a )   401   m o d el  to   f ill  in   m is s in g   s p atial  d ata,   an d   o b tain ed   s i m ilar   ac cu r ac y   i m p r o v em en t s   as  in   th is   wo r k .     An v ar i  et  a l.   [ 2 3 ]   u s ed   a  co m b in ed   g eo s tatis tical  an d   d ee p   lear n in g   ap p r o ac h   f o r   g eo ch e m ical  m ap p in g   an d   f o u n d   th e   s p atial  b o u n d ar ies   o f   c o n tam in atio n   ar ea s   wer e  b etter   ca p t u r ed .   R esu lts   wer e  s im ilar   to   th o s e  p u b lis h ed   b y   o th er   r esear ch er s   an d   s h o wed   th e  h y b r id   m o d el  in   th is   s tu d y   to   h av e  a n   R ²  o f   0 . 8 7 9 5   with     an   R MSE   r ed u ctio n   o f   a r o u n d   5 0 %,  c o m p a r ed   t o   th e   s tan d alo n e   Kr ig in g   m o d el.   Ov er all,   p r ev io u s     s tu d ies  co n s is ten tly   d em o n s tr ate  th at  ML   an d   h y b r id   g eo s tatis tical – ML   ap p r o ac h es  ca n   im p r o v e  p r ed ictio n   ac cu r ac y   co m p ar ed   with   c o n v en tio n al  g e o s tatis tical  m eth o d s   ac r o s s   v ar io u s   s p atial  p r e d ictio n   ap p licatio n s     [ 1 3 ] ,   [ 1 4 ] ,   [ 1 9 ] – [ 2 4 ] .   T h e   f in d in g s   o f   th is   s tu d y   ar e  co n s is ten t  with   th is   g en er al  tr en d ,   wh er e  th e  p r o p o s ed   h y b r id   m o d el  ac h iev ed   a n   R ²  o f   0 . 8 7 9 5   an d   s u b s tan tially   r ed u ce d   p r e d ictio n   er r o r   c o m p ar ed   with   OK .     T h e  p r o p o s ed   f r am ew o r k   d e m o n s tr ated   co m p etitiv e  p r ed ictiv e  p er f o r m an ce ,   ac h iev in g   a n   R ²  o f   0 . 8 7 9 5   wh ile  p r eser v in g   s p atial  co n tin u ity   a n d   r e d u cin g   p r ed ictio n   er r o r .   T h e  r esu lts   d em o n s tr ate  th at   t h e  p r o p o s ed   h y b r id   g eo s tatis tical – ML   f r am ewo r k   ca n   en h an ce   t h e  ac cu r ac y   o f   o r e  g r a d e  esti m atio n   i n   h i g h ly   v ar iab le  g r ee n s to n e  b elt  d ep o s its ,   th er eb y   s u p p o r tin g   m o r e  r eliab le  m in e   p lan n i n g   an d   d ec is io n - m ak i n g .     4 . 5 .     L im it a t io ns   a nd   im pli ca t io ns   T h e  r esu lts   ar e  f r o m   o n e  g o ld   d ep o s it  in   Z im b ab we.   Ap p lic atio n   o f   th is   to   s itu atio n s   with   d if f er in g   s tr u ctu r al  co n tr o ls ,   m in e r aliza tio n   s ty les,  o r   d ata  d e n s ity   ar e  r eq u ir ed   t o   b e  test ed   f ir s t  b ef o r e  it  ca n   b e  u s ed   in   an   o p er atio n al   s itu atio n .   T h e  ex tr em e  v alu es  r em o v ed   in   th e  p r e - p r o ce s s in g   ( 1 s t - 9 9 t h   p e r ce n tile)   s u b ject  to   o u tlier   clip p in g   an d   in tr o d u c e  b ias  b y   th r esh o ld in g   tr u e  h ig h - g r a d e   v alu es  -   o th er   p r e - p r o ce s s i n g   m eth o d s   s h o u ld   b e  in v esti g ated .   Fo r   r e g io n s   with   s tr u ctu r al  co m p lex ity ,   r esid u al  p atter n s   co u ld   ac tu ally   b e   r elate d   t o   g eo lo g ical  tr an s itio n s   an d   m a y   ac ce n tu ate  r ath er   th an   r e m o v e  th e  s ig n al  in   th e  r eg io n   af f ec ted   b y   th e  GB   co r r ec tio n .   H y b r id   p r ed ictio n s   an d   Kr ig i n g   v a r ian ce   m ap s   ar e  to   b e  u s ed   to g eth er   to   f in d   ar ea s   wh er e     a  co r r ec tio n   s h o u ld   b e   m ad e  co n s er v ativ el y   [ 2 5 ] .   T h e  u n ce r tain ty   q u a n tific atio n   p r o b lem   in   AI - b ased   p r o s p ec tiv ity   m o d els  r em ain s   an   ac tiv e  ar ea   o f   r esear c h   [ 2 5 ] .   T h e  ap p r o ac h   wo u ld   b e   m o r e  in f o r m ativ e   if   th e   an aly s is   o f   th e  d ata  wer e  d o n e  b y   lith o lo g ical  u n it,  alter atio n   zo n e  o r   s tr u ctu r al  d o m ain .   Po licy - wis e,     a  v alid ated   h y b r id   esti m atio n   m eth o d   c o u ld   p r o v id e   g u id an ce   f o r   u p d atin g   n atio n al   m in er al  r eso u r ce   esti m atio n   g u id elin es,  an d   co u ld   b e  u s ed   to   p r o v id e  m o r e  cr ed ib le  r eso u r ce   d ec lar atio n s   to   r ep o r tin g   co d es   th at  ar e  alig n ed   with   jo in t   o r e  r eser v es  co m m ittee   ( J OR C ) ,  So u th   Af r ican   co d e   f o r   th e  r ep o r tin g   o f   ex p lo r atio n   r esu lts ,   m in er al  r e s o u r ce s   an d   m in e r al  r eser v es   ( SAMREC ),   an d   co m m ittee  f o r   m in er al  r eser v es  in ter n atio n al  r e p o r tin g   s tan d ar d s   ( C R I R SC O ) .       5.   CO NCLU SI O N   T h e  p r esen t  s tu d y   aim ed   to   d esig n ,   d ev elo p ,   an d   ev al u ate  a  h y b r id   g eo s tatis tical  an d   ML   f o r   g o ld   g r ad e  esti m atio n   in   a  Z im b a b wea n   g r ee n s to n e  b elt  d e p o s it .  OK  was  u s ed   f o r   th e  s p atial  b aselin e  an d   th e  s y s tem atic  r esid u al  er r o r s   wer e  co r r ec ted   b y   GB .   T h e  h y b r id   m o d el  y ield e d   th e  h ig h est R ²  an d   p r o d u ce d   m o r e   g eo lo g ically   r ea lis tic  s p atial  p r ed ictio n s   wh ile  m ain tain in g   co m p etitiv e  R MSE   p er f o r m an ce .   T h is   r esid u al   co r r ec tio n   f r am ewo r k   ca n   p r o v id e  th e  d esire d   g r ad e  r eso lu ti o n   th at  is   ty p ically   lo s t  b y   s m o o th in g   in   K r ig in g   an d   s im u ltan eo u s ly   k ee p   th e   s p atial  co h er en ce   p r o v id ed   b y   a   p u r ely   d ata - d r i v en   ap p r o ac h   f r o m   ML   m eth o d s .   T h e  ex tr ac ti o n   p r io r ity   zo n e  m ap s   cr ea ted   u s in g   h y b r id   p r ed ictio n s   ar e   o p e r atio n ally   u s ef u l  in   th e   s eq u en ce   o f   e x tr ac tio n ,   b last   p atte r n   d esig n ,   a n d   o r e/w aste  clas s if icatio n .   Oth er   f u t u r e  d ir ec tio n s   ar e:   in clu d in g   m o r e  g eo lo g ical  p r ed icto r   v ar iab les,  in clu d i n g   lith o lo g y ,   alter atio n   in ten s ity   an d   p r o x im ity   to   s tr u ctu r e;  ex ten d in g   to   th r ee - d im en s io n al  b lo c k   m o d el  esti m atio n ;  im p lem en tin g   u n ce r t ain ty   q u an tific atio n   with   Kr ig in g   v a r ian ce   an d   G B   p r ed ictio n   in ter v als;   ex ten d in g   to   m u lti - y ea r   d atasets   o f   d r ill - h o le  g r ad es  f o r   u s e  as  lo n g itu d in al   v alid atio n ;  an d   in co r p o r atin g   d o wn s tr e am   ex tr ac tio n   ef f icien cy   o u tc o m es  o f   m ill  f ee d   g r ad e  v a r ian ce ,   o r e  r ec o v er y   r ates a n d   d ilu tio n .       ACK NO WL E DG E M E NT S   T h e  au th o r s   wo u l d   lik e   to   e x p r ess   th an k s   to   Har ar e   I n s titu te  o f   T ec h n o l o g y   f o r   ac ad e m ic  s u p p o r t  an d   s u p er v is io n .   T h a n k s   ar e  d u e  to   th e  g eo lo g is ts   an d   o t h er   o r g a n izatio n s   wh o   m a d e  g eo lo g ical  d ata  an d   ad v ic e  av ailab le  d u r in g   th e  s tu d y .       F UNDING   I NF O R M A T I O N   Au th o r s   s tate  n o   f u n d in g   in v o lv ed .           Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 7 2 2 - 3 2 2 1   C o m p u t Sci  I n f   T ec h n o l ,   Vo l.  7 ,   No .   3 ,  No v em b er   20 26 :  3 9 4 - 403   402   AUTHO R  CO NT RI B UT I O NS ST A T E M E N T   T h is   jo u r n al   u s es  th e  C o n t r ib u to r   R o les  T a x o n o m y   ( C R ed iT)   to   r ec o g n ize   in d iv i d u al  au th o r   co n tr ib u tio n s ,   r ed u ce   au th o r s h ip   d is p u tes,  an d   f ac ilit ate  co llab o r atio n .     Na m e  o f   Aut ho r   C   M   So   Va   Fo   I   R   D   O   E   Vi   Su   P   Fu   T an y ar ad zwa   Mir iam   Mte twa   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓   ✓     ✓   ✓   ✓   ✓     ✓     Mo n ik a  Go n d o   ✓   ✓     ✓   ✓         ✓   ✓     ✓         C   :    C o n c e p t u a l i z a t i o n   M   :    M e t h o d o l o g y   So   :    So f t w a r e   Va   :    Va l i d a t i o n   Fo   :    Fo r mal   a n a l y s i s   I   :    I n v e s t i g a t i o n   R   :    R e so u r c e s   D   :   D a t a   C u r a t i o n   O   :   W r i t i n g   -   O r i g i n a l   D r a f t   E   :   W r i t i n g   -   R e v i e w   &   E d i t i n g   Vi   :    Vi su a l i z a t i o n   Su   :    Su p e r v i s i o n   P   :    P r o j e c t   a d mi n i st r a t i o n   Fu   :    Fu n d i n g   a c q u i si t i o n         CO NF L I C T   O F   I N T E R E S T   ST A T E M E NT   Au th o r s   s tate  n o   k n o wn   co m p etin g   f i n an cial  in ter ests   o r   p er s o n al   r elatio n s h ip s   th at  co u ld   h a v e   ap p ea r ed   t o   in f lu e n ce   th e  wo r k   r ep o r ted   in   t h is   p ap er .       E T H I CAL AP P RO V AL   T h is   s tu d y   co m p lies   with   eth ical  s tan d ar d s   f o r   r esear ch   in v o lv in g   g eo lo g ical  d atasets .   No   h u m an   s u b jects  wer e  d ir ec tly   in v o l v ed .   Data   wer e  u s ed   with   in s titu tio n al  ap p r o v al  f r o m   Har ar e  I n s titu te  o f   T ec h n o lo g y .       DATA AV AI L AB I L I T Y   T h e  d ata   th at  s u p p o r t  th e   f in d in g s   o f   th is   s tu d y   ar e   av ailab le   f r o m   th e  c o r r esp o n d in g   a u th o r ,   [ TMM ] ,  u p o n   r ea s o n ab le  r eq u est.       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   R e p u b l i c   o f   Z i mb a b w e ,   “ V i si o n   2 0 3 0 :   t o w a r d s  a n   u p p e r   mi d d l e - i n c o me  e c o n o m y   b y   2 0 3 0 , ”   H a r a r e ,   Zi m b a b w e ,   2 0 1 8 .   [ O n l i n e ] .   A v a i l a b l e :   h t t p s: / / z i m e m b a ss y d c . o r g / w p - c o n t e n t / u p l o a d s / 2 0 2 3 / 1 2 / Zi m b a b w e - V i si o n - 2 0 3 0 . p d f   [ 2 ]   M i n i s t r y   o f   I C T,   P o s t a l   a n d   C o u r i e r   S e r v i c e s ,   G o v e r n m e n t   o f   Z i m b a b w e ,   “ Th e   sm a r t   Zi m b a b w e   2 0 3 0   mas t e r   p l a n , ”   H a r a r e ,   Zi m b a b w e ,   2 0 1 9 .   [ O n l i n e ] .   A v a i l a b l e :   h t t p s : / / w w w . i c t m i n i st r y . g o v . z w / a sse t s/ d o c u me n t s / S mar t % 2 0 Zi m b a b w e % 2 0 2 0 3 0 %2 0   M a s t e r % 2 0 P l a n . p d f   [ 3 ]   M .   E.   R o ssi   a n d   C .   V .   D e u t s c h ,   Mi n e ra l   re so u rc e   e st i m a t i o n .   D o r d r e c h t :   S p r i n g e r   N e t h e r l a n d s,  2 0 1 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / 9 7 8 - 1 - 4 0 2 0 - 5 7 1 7 - 5.   [ 4 ]   H .   A .   Jel sm a   a n d   P .   H .   G .   M .   D i r k s ,  “ N e o a r c h a e a n   t e c t o n i c   e v o l u t i o n   o f   t h e   Zi m b a b w e   C r a t o n , ”   G e o l o g i c a l   S o c i e t y ,   L o n d o n ,   S p e c i a l   P u b l i c a t i o n s ,  v o l .   1 9 9 ,   p p .   183 – 2 1 1 ,  2 0 0 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 4 4 / g s l . s p . 2 0 0 2 . 1 9 9 . 0 1 . 1 0 .   [ 5 ]   J.  R i d l e y ,   O re  d e p o si t   g e o l o g y ,  C a mb r i d g e ,   U . K . :   C a m b r i d g e   U n i v e r si t y   P r e ss,  2 0 1 3 .   [ 6 ]   G .   M a t h e r o n ,   “ P r i n c i p l e s  o f   g e o st a t i st i c s , ”   E c o n o m i c   G e o l o g y ,   v o l .   5 8 ,   n o .   8 ,   p p .   1 2 4 6 – 1 2 6 6 ,   D e c .   1 9 6 3 ,     d o i :   1 0 . 2 1 1 3 / g s e c o n g e o . 5 8 . 8 . 1 2 4 6 .   [ 7 ]   I .   C l a r k ,   Pr a c t i c a l   g e o s t a t i s t i c s ,   1 st   e d .   L o n d o n ,   U . K . :   A p p l i e d   S c i e n c e   P u b l i sh e r s,  1 9 7 9 .   [ 8 ]   P .   G o o v a e r t s,  G e o s t a t i s t i c s  f o r   n a t u r a l   res o u rc e s e v a l u a t i o n .  N e w   Y o r k ,   N Y :   O x f o r d   U n i v e r s i t y   P r e s s,  1 9 9 7 .   [ 9 ]   F .   A t a l a y ,   “ Es t i m a t i o n   o f   F e   g r a d e   a t   a n   o r e   d e p o si t   u si n g   e x t r e me   g r a d i e n t   b o o st i n g   t r e e s  ( X G B o o s t ) , ”   M i n i n g ,   M e t a l l u rg y   &   Ex p l o ra t i o n ,   v o l .   41 ,   n o .   4 ,   p p .   2 1 1 9 – 2 1 2 8 ,  2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 4 2 4 6 1 - 0 2 4 - 0 1 0 1 0 - 5.   [ 1 0 ]   T.   C h e n   a n d   C .   G u e s t r i n ,   “ X G B o o s t :   a   s c a l a b l e   t r e e   b o o st i n g   s y st e m , ”   i n   Pro c e e d i n g s  o f   t h e   2 2 n d   A C M  S I G K D D   I n t e rn a t i o n a l   C o n f e re n c e   o n   K n o w l e d g e   D i s c o v e r y   a n d   D a t a   Mi n i n g ,   A u g .   2 0 1 6 ,   p p .   7 8 5 – 794 ,   d o i :   1 0 . 1 1 4 5 / 2 9 3 9 6 7 2 . 2 9 3 9 7 8 5.   [ 1 1 ]   Z.   F u   e t   a l . ,   “ T h e   e v o l u t i o n   o f   m a c h i n e   l e a r n i n g   i n   l a r g e - s c a l e   mi n e r a l   p r o s p e c t i v i t y   p r e d i c t i o n :   a   d e c a d e   o f   i n n o v a t i on    ( 2 0 1 6 – 2 0 2 5 ) , ”   M i n e ra l s ,   v o l .   1 5 ,   n o .   1 0 ,   p .   1 0 4 2 ,   S e p .   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / mi n 1 5 1 0 1 0 4 2 .   [ 1 2 ]   L.   B r e i m a n ,   “ R a n d o m  f o r e st s , ”   Ma c h i n e   L e a r n i n g ,   v o l .   4 5 ,   n o .   1 ,   p p .   5 – 3 2 ,   O c t .   2 0 0 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 2 3 / A : 1 0 1 0 9 3 3 4 0 4 3 2 4 .   [ 13 ]   U .   E .   K a p l a n   a n d   E .   To p a l ,   “ A  n e w   o r e   g r a d e   e s t i m a t i o n   u s i n g   c o m b i n e   m a c h i n e   l e a r n i n g   a l g o r i t h ms , ”   Mi n e r a l s ,   v o l .   10 ,  n o .   1 0 ,   p .   8 4 7 ,  2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / mi n 1 0 1 0 0 8 4 7 .   [1 4 ]   B .   Jafr a st e h ,   N .   F a t h i a n p o u r ,   a n d   A .   S u á r e z ,   “ C o m p a r i so n   o f   ma c h i n e   l e a r n i n g   me t h o d s  f o r   c o p p e r   o r e   g r a d e   e s t i m a t i o n ,”  C o m p u t a t i o n a l   G e o s c i e n c e s ,   v o l .   22 ,   n o .   2 ,   p p .   1 3 7 1 – 1 3 8 8 ,  2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s1 0 5 9 6 - 018 - 9 7 5 8 - 0.   [1 5 ]   I .   M .   K i š ,   “ C o m p a r i so n   o f   o r d i n a r y   a n d   u n i v e r sal   k r i g i n g   i n t e r p o l a t i o n   t e c h n i q u e s  o n   a   d e p t h   v a r i a b l e   ( a   c a se   o f   l i n e a r   sp a t i a l   t r e n d ) ,   c a s e   s t u d y   o f   t h e   Š a n d r o v a c   F i e l d , ”   R u d a rs k o - g e o l o šk o - n a f t n i   zb o r n i k ,   v o l .   3 1 ,   n o .   2 ,   p p .   4 1 – 5 8 ,   2 0 1 6 ,     d o i :   1 0 . 1 7 7 9 4 / r g n . 2 0 1 6 . 2 . 4 .   [1 6 ]   X .   X i e   a n d   X .   L u ,   “ T h e t a - r e g u l a r i z e d   K r i g i n g :   mo d e l i n g   a n d   a l g o r i t h m s , ”   Ap p l i e d   Ma t h e m a t i c a l   M o d e l l i n g ,   v o l .   1 3 6 ,   p .   1 1 5 6 2 7 ,   D e c .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . a p m. 2 0 2 4 . 0 7 . 0 3 4 .   [1 7 ]   V .   R .   J o se p h ,   “ R a t i o n a l   K r i g i n g , ”   J o u rn a l   o f   t h e   Am e ri c a n   S t a t i st i c a l   Ass o c i a t i o n ,   v o l .   1 2 0 ,   n o .   5 4 9 ,   p p .   5 4 8 – 5 5 8 ,   J a n .   2 0 2 5 ,     d o i :   1 0 . 1 0 8 0 / 0 1 6 2 1 4 5 9 . 2 0 2 4 . 2 3 5 6 2 9 6 .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
C o m p u t Sci  I n f   T ec h n o l     I SS N:   2722 - 3 2 2 1       Hyb r id   g eo s ta tis tica l a n d   ma c h in e  lea r n in g   f o r   g o ld   g r a d e  e s tima tio n   ( Ta n ya r a d z w a   Mir ia m  Mtetw a )   403   [1 8 ]   Y .   M .   I n d a h ,   R .   A r i st a w i d y a ,   A .   F i t r i a n t o ,   E.   Er f i a n i ,   a n d   L .   M .   R .   D .   J u m a n s y a h ,   “ C o mp a r i s o n   o f   r a n d o m   f o r e st ,   X G B o o s t ,   a n d   Li g h t G B M   me t h o d s  f o r   t h e   h u m a n   d e v e l o p me n t   i n d e x   c l a ssi f i c a t i o n , ”   J a m b u r a   J o u r n a l   o f   M a t h e m a t i c s ,   v o l .   7 ,   n o .   1 ,   p p .   1 4 – 1 8 ,   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 3 7 9 0 5 / j j o m. v 7 i 1 . 2 8 2 9 0 .   [1 9 ]   M .   M a n i t e j a   e t   a l . ,   “ A d v a n c i n g   i r o n   o r e   g r a d e   e st i ma t i o n :   a   c o m p a r a t i v e   st u d y   o f   ma c h i n e   l e a r n i n g   a n d   O r d i n a r y   K r i g i n g , ”   Mi n e r a l s ,   v o l .   1 5 ,   n o .   2 ,   p .   1 3 1 ,   Ja n .   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / m i n 1 5 0 2 0 1 3 1 .   [ 20 ]   H .   H a n   a n d   J.  S u h ,   “ C o m p a r a t i v e   a n a l y s i s  o f   m a c h i n e   l e a r n i n g – K r i g i n g   i n t e g r a t i v e   a p p r o a c h e s  f o r   e n h a n c e d   sp a t i a l   p r e d i c t i o n   o f   mi n e r a l   e x p l o r a t i o n   d a t a , ”   I S P RS   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   G e o - I n f o rm a t i o n ,   v o l .   1 5 ,   n o .   4 ,   p .   1 7 5 ,   A p r .   2 0 2 6 ,     d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / i j g i 1 5 0 4 0 1 7 5 .   [2 1 ]   M .   M o h a mm a d p o u r ,   H .   R o sh a n ,   M .   A r a sh p o u r ,   a n d   H .   M a s o u mi ,   “ M a c h i n e   l e a r n i n g   a ss i st e d   K r i g i n g   t o   c a p t u r e   sp a t i a l   v a r i a b i l i t y   i n   p e t r o p h y s i c a l   p r o p e r t y   m o d e l l i n g , ”   M a ri n e   a n d   P e t r o l e u m   G e o l o g y ,   v o l .   1 6 7 ,   p .   1 0 6 9 6 7 ,   S e p .   2 0 2 4 ,     d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . m a r p e t g e o . 2 0 2 4 . 1 0 6 9 6 7 .   [2 2 ]   A .   V a l e r i o ,   Y . - C .   C h e n ,   C . - Y .   Li u ,   Y . - Y .   C h e n ,   a n d   C . - Y .   Li n ,   “ A   h y b r i d   r e g r e ss i o n – K r i g i n g – ma c h i n e   l e a r n i n g   f r a mew o r k   f o r   i mp u t i n g   mi ss i n g   TR O P O M I   N O 2   d a t a   o v e r   Ta i w a n , ”   Re m o t e   S e n s i n g ,   v o l .   1 7 ,   n o .   1 2 ,   p .   2 0 8 4 ,   J u n .   2 0 2 5 ,     d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / r s 1 7 1 2 2 0 8 4 .   [2 3 ]   K .   A n v a r i ,   J.  B e n n d o r f ,   G .   G e r b e r ,   a n d   U .   A l i s c h ,   “ H y b r i d   g e o s t a t i s t i c a l   a n d   d e e p   l e a r n i n g   f r a mew o r k   f o r   g e o c h e mi c a l   c h a r a c t e r i z a t i o n   i n   h i s t o r i c a l   mi n e   t a i l i n g s, ”   S c i e n t i f i c   R e p o r t s ,   v o l .   1 5 ,   n o .   1 ,   p.   3 5 0 0 4 ,  2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 0 3 8 / s 4 1 5 9 8 - 0 2 5 - 1 9 4 4 1 - 5.   [2 4 ]   G.   E .   Er t e n ,   K .   M o k d a d ,   C .   Z .   d a   S i l v a ,   J .   N i s e n s o n ,   G .   B r a n d a o ,   a n d   J .   B o i s v e r t ,   “ E n se m b l e   m a c h i n e   l e a r n i n g   g e o st a t i st i c a l   h y b r i d   m o d e l s   f o r   g r a d e   c o n t r o l , ”   M a t h e m a t i c a l   G e o s c i e n c e s ,   v o l .   5 7 ,   n o .   3 ,   p p .   4 9 9 – 5 2 2 ,   2 0 2 5 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 1 0 0 4 - 024 - 10172 - 3.   [2 5 ]   D .   K o l d a s b a y e v a ,   P .   Tr e g u b o v a ,   M .   G a san o v ,   A .   Za y t se v ,   A .   P e t r o v s k a i a ,   a n d   E.   B u r n a e v ,   “ C h a l l e n g e s   i n   d a t a - d r i v e n   g e o s p a t i a l   mo d e l i n g   f o r   e n v i r o n m e n t a l   r e s e a r c h   a n d   p r a c t i c e , ”   N a t u r e   C o m m u n i c a t i o n s ,   v o l .   1 5 ,   n o .   1 ,   p .   1 0 7 9 0 ,   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 3 8 / s 4 1 4 6 7 - 0 2 4 - 5 5 2 4 0 - 8.       B I O G RAP H I E S O F   AUTH O RS       Ta n y a r a d z wa   Mi r ia m   Mt e twa           re c e iv e d   th e   Ba c h e l o r  o f   Tec h n o l o g y   (Ho n o u rs)   d e g re e   in   S o f twa re   En g in e e ri n g   f ro m   Ha ra re   In stit u te  o f  Tec h n o lo g y ,   Zi m b a b we ,   in   2 0 2 3   a n d   is  c u rre n tl y   p u rsu in g   a   M a ste r  o f  Tec h n o l o g y   d e g re e   in   Da ta  S c ien c e   a n d   An a ly ti c s  a t  th e   sa m e   in stit u ti o n .   He r  re se a rc h   i n tere sts  in c lu d e   d a ta   sc ien c e ,   m a c h in e   lea rn in g ,   g e o sta ti stics ,   m in e ra l  re so u rc e   e stim a ti o n ,   a n d   s p a ti a l  d a ta  a n a l y ti c s.  S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a t   e m a il :   m tetwa tan ia@ g m a il . c o m .         Mo n ik a   G o n d o           is  a   lec tu re r  in   th e   De p a rtme n t  o f  o f  I n fo rm a ti o n   Tec h n o lo g y   a n d   c u rre n tl y   re sp o n si b le  f o r  M Tec h   p ro g ra m m e s  u n d e r  t h e   S c h o o l  o f  In f o rm a ti o n   S c ien c e   a n d   Tec h n o l o g y   a t  Ha ra re   In stit u te  o f  Tec h n o lo g y .   He r  p re v i o u s  re se a rc h   in c lu d e s   In fo rm a ti o n   S e c u rit y ,   In f o rm a ti o n   Risk   M a n a g e m e n t  a n d   In f o rm a ti o n   S e c u ri ty   Ad m in istrati o n   (Ac c e ss   to   Co rp o ra te  In fo rm a ti o n ,   In f o rm a ti o n   Rig h ts ,   a n d   In f o rm a ti o n   P r iv a c y ) ,   a n d   Web   De v e l o p m e n t.   He r  re se a rc h   in tere sts  a re   Io T,   AI ,   a n d   e th ics ,   d i g it a l  tra n sfo r m a ti o n ,   ICT 4 D,  s o ftwa re   e n g in e e rin g ,   c o m p u ter v isio n ,   a n d   i n fo rm a ti o n   se c u rit y   t o   m e n t io n   a   fe w.   S h e   c a n   b e   c o n tac ted   a t  e m a il :  m g o n d o @h it . a c . z w .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.