简介： 本发明公开了一种基于机器学习的烃源岩三维空间展布定量预测技术，包括以下步骤：优选适合于小样本回归分析的支持向量机算法，通过支持向量机训练得到机器学习模型，通过对模型的N折交叉验证，保证模型的泛化性能；优选适合于大样本回归分析的随机森林算法，得到最小损失函数的模型；利用机器学习系列方法进行烃源岩三维空间展布预测，得到总有机碳含量在三维地震区块的空间展布，以及相应的模型泛化性能描述，预测误差分析等用于评估预测结果；本发明的有益效果：本发明通过机器学习方法，高精度、自动化的建立总有机碳含量地球化学参数与测井曲线、三维地震资料之间的关系，预测总有机碳含量在三维空间的展布。