Soil contamination caused by heavy metals presents a potential long-term issue to human health and biodiversity due to the bioaccumulation effect. Previous research at the micro level in Croatia detected soil contamination caused by heavy metals above maximum permitted values, which also implied the necessity of their current spatial representation at the macro level in Croatia. The aim of this study was to provide a spatial prediction of six heavy metals considered as contaminants of soils in continental Croatia using two approaches: a conventional approach based on interpolation and a machine learning approach. The prediction was performed on the most recent available data on cadmium (Cd), chromium (Cr), copper (Cu), nickel (Ni), lead (Pb) and zinc (Zn) concentrations in soils, from the Ministry of environment and energy. The conventional prediction approach consisted of the interpolation using the ordinary kriging (OK) in case of input data normality and stationarity, alongside the inverse distance weighting (IDW) method. For the machine learning approach, random forest (RF) and support vector machine (SVM) methods were used. IDW outperformed RF and SVM prediction results for all soil heavy metals contents, primarily due to sparse soil sampling. Soil Cr contents were predicted above the maximum allowed limit, while elevated soil contamination levels in some parts of the study area were detected for Ni and Zn. The highest soil contamination levels were observed in the urban areas of generalized land cover classes, indicating a necessity for its monitoring and the adjustment of land-use management plans.Onečišćenje tla uzrokovano teškim metalima uzrokuje potencijalno dugoročnu opasnost za zdravlje ljudi i biološku raznolikost zbog učinka bioakumulacije. Prethodna istraživanja na mikro razini u Hrvatskoj otkrila su onečišćenje tla teškim metalima iznad maksimalno dopuštenih vrijednosti, što je ujedno impliciralo potrebu poznavanja njihove trenutne prostorne zastupljenosti na makro razini u Hrvatskoj. Cilj ovog istraživanja bio je provesti prostorno predviđanje šest teških metala u tlu koji se smatraju onečišćujućima u kontinentalnoj Hrvatskoj koristeći dva pristupa: konvencionalni pristup zasnovan na interpolaciji i pristup strojnog učenja. Predviđanje je provedeno na najnovijim dostupnim uzorcima tla kadmija (Cd), kroma (Cr), bakra (Cu), nikla (Ni), olova (Pb) i cinka (Zn), prikupljenim od strane Ministarstva zaštite okoliša i energetike. Konvencionalni pristup predviđanja sastojao se od interpolacije korištenjem uobičajenog kriginga (OK) u slučaju normalnosti i stacionarnosti ulaznih podataka, zajedno s metodom inverzne udaljenosti (IDW). Za pristup strojnog učenja korištene su metoda slučajnih šuma (RF) i metoda vektora podrške (SVM). IDW je nadmašio rezultate predviđanja RF i SVM za sve sadržaje teških metala u tlu, prvenstveno zbog nedovoljno gustog uzorkovanja tla. Sadržaj Cr u tlu predviđen je iznad najveće dopuštene granice, dok su za Ni i Zn utvrđene opasne razine onečišćenja tla na dijelovima istraživanog područja. Najveće razine onečišćenja tla zabilježene su u urbanim područjima generaliziranih klasa zemljišnog pokrova, što ukazuje na potrebu za njegovim praćenjem i prilagođavanjem planova upravljanja korištenjem zemljišta
