本发明公开了一种基于机器学习的区域电网地质灾害预报模型构建方法，包括步骤：S1、正负样本集构建；S2、影响因子构建；S3、机器学习模型搭建与训练；S4、模型预测检验。本发明所提供的电网地质灾害预报方法，直接以灾点构建样本，在精确的灾点坐标范围内构建各影响因子，提高了模型的精准性和针对性。利用机器学习方法，实现影响因子特征自动学习，模型自动学习提取重要特征、自动分配因子权重，避免了认为干扰带来的随意性和片面性。该方法具有较强的可扩展性，只需要提供新的影响因子、新的灾害样本，就能动态的更新模型，进一步提高模型的准确性。