A métrica PREDEP foi recentemente proposta como uma ferramenta para quantificar a capacidade preditiva de uma variável aleatória X sobre outra variável Y, fornecendo uma medida baseada na redução da dispersão condicional. Contudo, os métodos originais para estimar o PREDEP apresentaram inconsistências, especialmente na estimativa da componente condicional S(Y|X). Este trabalho propõe uma abordagem alternativa para essa estimativa, baseada em regressão, que visa superar as limitações dos métodos baseados em particionamento do espaço. A eficácia do método proposto foi avaliada em diversos conjuntos de dados sintéticos, nos quais o valor teórico de S(Y|X) é conhecido. Os resultados mostram que a abordagem baseada em regressão apresenta maior estabilidade e precisão, especialmente em cenários com relações complexas entre (X) e (Y) ou quando se tem poucos dados disponíveis. Concluímos que o método proposto é uma alternativa robusta e prática para a estimativa do PREDEP.