本发明公开了一种基于特征选择与AdaBoost模型的矿井突水水源判别方法，包括：确定参与建模的含水层，在含水层采集水样，水样的数量为至少60组；测试每组水样的水质信息；利用R语言将多组水质信息按照7：3的比例分为训练数据集和测试数据集；对训练数据集采用随机森林的方法进行特征选择，选取3‑6个参数，并得到第一数据集；建立第一AdaBoost模型；建立第二AdaBoost模型。根据本发明的基于特征选择与AdaBoost模型的矿井突水水源判别方法，使用了随机森林方法进行特征选择，使用AdaBoost模型框架进行建模，可以提升模型结果的准确性。