本发明公开了一种基于机器学习的乙烯齐聚催化剂分子设计方法，包括：提取催化体系的描述符为自变量，实验或计算齐聚结果为因变量，建立催化体系的数据库；通过数据库学习建立描述符与实验或计算齐聚结果的模型关系，获得机器学习模型；根据机器学习模型，基于目标齐聚结果预测目标催化体系及其配体。根据本发明的基于机器学习的乙烯齐聚设计方法，应用于乙烯三聚和四聚，实验值与目标值高度吻合，提供了新的途径能够快速设计需要的催化体系及其配体，从而对高选择性催化体系进行快速筛选和高精准预测。