Diseñar aleaciones de láminas de magnesio para la conformación a temperatura ambiente (RT) es un desafío debido a los modos de deformación limitados que ofrece la estructura cristalina hexagonal compacta del magnesio. Para superar este desafío en aplicaciones ligeras, se necesita una comprensión crítica de la relación entre aleación-procesamiento-microestructura en las aleaciones de magnesio. En este trabajo, se han utilizado algoritmos de aprendizaje automático (ML) para comprender fundamentalmente las correlaciones entre aleación-procesamiento-microestructura para la conformabilidad a RT en aleaciones de magnesio. Se entrenaron tres bases de datos construidas a partir de 135 datos recopilados de la literatura utilizando 10 modelos de aprendizaje automático comúnmente utilizados. La precisión del modelo mejora evidentemente con el aumento en el número de características. Los resultados de ML se analizaron utilizando la técnica avanzada de Explicaciones Aditivas de SHapley (SHAP), y los descriptores de conformabilidad se clasifican de la siguiente manera: (1) microestructura: intensidad de textura > tamaño de grano; (2) procesamiento de recocido: tiempo > temperatura; y (3) elementos de aleación: Ca > Zn > Al > Mn > Gd > Ce > Y > Ag > Zr > Si > Sc > Li > Cu > Nd. En general, la intensidad de textura, el tiempo de recocido y la aleación de Ca son los factores más importantes que se pueden utilizar como guía para el diseño de aleaciones de magnesio en láminas de alta conformabilidad.