本申请属于机器学习以及环保领域，具体公开了一种树脂材料吸附容量预测模型及其预测方法，所述树脂材料吸附容量预测模型的建立包括以下步骤：S1.获取吸附特征与树脂材料吸附容量的数据集；所述吸附特征包括与树脂材料吸附容量对应的SMILES表示法规则的树脂材料的结构式、金属离子特征以及环境特征；将所述数据集分为训练集和测试集；S2.在所述训练集上，通过机器学习的基本算法，以第一回归评价指标，构建第一树脂材料吸附模型；S3.获得所述测试集在所述第一树脂材料吸附模型上的第二回归评价指标。本申请经验证误差小于等于40％，能够为生产上筛选合适的树脂材料吸附剂起到参考作用，从而降低了研发和测试成本。