本发明公开了基于人工智能技术的智能家电设备的预测性维护优化方法，该方法包括：收集家电设备的数据，划分为训练集和测试集，并进行预处理；利用梯度提升决策树GBDT算法，运用训练集，训练出智能家电设备的预测性维护优化模型；将训练好的GBDT模型应用于测试集，通过计算评估指标平均绝对误差MAE和决定系数R2，评估模型的预测准确性和泛化能力；分析模型的特征重要性，了解各特征对预测结果的贡献程度，并根据评估结果和特征重要性分析，对模型结构和参数进行优化；将优化后的GBDT模型部署到智能家电设备中。本发明基于GBDT模型的创新性解决方案，显著提升了家电设备管理的智能化水平和维护效率。