简介： 本发明涉及一种基于机器学习的地质灾害危险性评价方法，包括，步骤S1，对待评价地区进行选择并获取地质灾害危险性评价因子；步骤S2，对待评价地区的各地质灾害危险性评价因子数据进行预处理；步骤S3，选择历史地质灾害点作为正样本，确定正样本的缓冲区，在缓冲区外选取负样本，构建样本集；步骤S4，选用多种算法进行建模，根据各模型性能的评价指数选取训练模型；步骤S5，对待评价地区进行预测，制定预测的成功率曲线，根据成功率曲线的斜率对待检测地区进行评价。本发明通过对正样本进行统计分析确定空间分布，保障了负样本的取样空间范围，通过多个模型多指标评价选取预测模型，提高了地质灾害危险性评价的准确性。