简介： 本发明提供一种基于机器学习的区域性地质灾害易发性预测方法及装置，涉及地质分析领域，以缓解现有技术中存在的预测精度低的技术问题，可以提高预测精度。其中，该方法包括：获取预设时间段内目标区域的各个单体监测点预设采集参数的监测数据；对各个单体监测点的监测数据进行预处理得到各个单体监测点的标准化数据；对各个单体监测点的标准化数据进行特征工程，得到各个单体监测点的训练用参数数据；分别基于各个单体监测点的训练用参数数据利用预设机器学习的方法对各个单体监测点进行单体指标预测，得到各个单体监测点的单体预测结果；对各个单体监测点的单体预测结果进行整合获得目标区域的区域性预测结果。