本發(fā)明公開(kāi)了一種基于不平衡數(shù)據(jù)的Adaboost有利儲(chǔ)層發(fā)育區(qū)預(yù)測(cè)方法，其特征在于能夠解決不平衡數(shù)據(jù)分類(lèi)偏向多數(shù)類(lèi)的問(wèn)題，將能夠反應(yīng)分類(lèi)器綜合性能的AUC指標(biāo)引入Adaboost弱分類(lèi)器的權(quán)重計(jì)算，通過(guò)誤差以及AUC共同決定弱分類(lèi)的權(quán)重，實(shí)現(xiàn)了Adaboost的有效改進(jìn)；針對(duì)Adaboost迭代過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生具有較大權(quán)重的冗余或無(wú)用弱分類(lèi)器的問(wèn)題，采用PSO優(yōu)化算法，進(jìn)一步修正弱分類(lèi)器的權(quán)重產(chǎn)生強(qiáng)分類(lèi)器，實(shí)現(xiàn)了未知區(qū)域有利區(qū)的高效預(yù)測(cè)。本發(fā)明提供的方法可以有效的提高有利區(qū)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率，輔助地質(zhì)人員快速地圈定有利目標(biāo)。