水合物的生成会给地面、井筒、地层的油气生产带来诸多安全问题,而气体组分和外部因素是水合物生成的决定因素,因此水合物结构与生成条件的预测对油气的安全生产具有重要意义。针对目前水合物生成条件预测方法的局限性,采用具有分类和回归功能的随机森林算法,对水合物的结构类型和生成温度进行预测。结果表明,对于水合物类型的分类,GS-RFC算法的训练集和测试集的计算准确率均超过了92%,召回率、精确率和F_β值分别为0.94、0.91和0.915,分类效果最好;对于水合物生成温度的回归预测,GS-RFR预测模型的误差最小,平均绝对百分比误差为1.91%,均方根误差为0.35,相关系数为0.987,属于无偏估计数据驱动的深层模型。