自编码器在地质勘查中广泛应用，尤其在异常识别方面。深度自编码器（DAE）通过无监督学习和非线性特征提取，有效处理复杂地质数据，识别潜在成矿模式，推动成矿预测的发展。

证据权重法（WofE）在成矿预测中应用广泛，但常违反独立性假设。逻辑回归（LR）作为一种强大的统计方法，克服了这一局限，允许变量间相关性，提供更稳健的预测。LR模型通过logit变换建模成矿概率，具备良好的可解释性和处理复杂关系的能力，适应现代地质数据分析需求。

信息量法（IVM）是矿产资源定量预测的经典方法，最早由前苏联学者提出，后在中国应用。IVM通过计算地质因素对成矿事件的信息量来评估矿产潜力，其核心公式基于条件概率，强调地质因素的影响。尽管IVM透明且数据需求较低，但存在条件独立性假设和因素选择的主观性等局限性。

卷积神经网络（CNN）在成矿预测中表现优异，但无法处理非欧几里得数据。图卷积神经网络（GCN）通过图结构捕捉复杂空间关系，克服了CNN的局限性，使地质学家能够利用先验知识构建地质知识图谱，从而提高3D成矿预测的准确性。

机器学习为地质学家寻找矿产资源提供了新方法，卷积神经网络（CNN）能够直接处理原始地质数据并自动提取特征，克服了传统方法的局限性。然而，CNN仍需大量高质量数据，且决策过程不透明，存在“黑箱”问题。

大数据时代，矿产勘查方法正发生变革。机器学习，特别是随机森林和支持向量机，成为成矿预测的关键工具。随机森林通过集成多个决策树，具备抗过拟合和处理小样本的优势；支持向量机则利用核技巧解决复杂非线性问题。两者各有优劣，随机森林在数据稀缺时表现更佳。

矿产勘查正从证据权重法（WofE）转向机器学习，后者能更有效处理复杂地质系统。WofE依赖条件独立性假设，在大数据环境中存在局限。机器学习通过识别多变量间的非线性关系，提供更精准的成矿预测，满足现代地学大数据的需求。

证据权重法（WofE）在成矿预测中存在理论缺陷，特别是证据层之间的条件独立性假设不成立，导致系统性偏倚和虚假精确感。为解决这些问题，研究者提出了模糊证据权重法、序列证据权重法和混合模型等改进方法，以提高预测的准确性和适用性。然而，WofE仍面临对已知矿床样本依赖等挑战。

本文介绍了数据驱动的成矿预测方法，重点讨论证据权重法（WofE），该方法通过统计分析评估矿床存在的概率，结合地质信息，克服主观判断的局限性。文章还阐述了WofE的起源、实现过程及其在地学中的应用，旨在帮助读者理解和应用这些技术。

杰文斯悖论指资源使用效率提高时，资源消耗反而增加。随着AI技术的进步，企业对数据的需求和价值不断上升。现代数据解决方案使长期数据保留变得经济可行，企业可利用这些数据训练AI模型，增强竞争力。旧的数据处理方式导致浪费，而新方法强调保留高质量数据以支持AI发展。