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。