目的：本文旨在研究基于机器学习的金融大数据风险预测模型，通过不同模型的比较分析，探讨如何利用大数据 提升风险预测的精度和可靠性，为金融决策提供支持。方法：本文选取支持向量机（SVM）、随机森林（RF）和长短期记 忆网络（LSTM）三种模型，对真实金融大数据集进行实验分析。通过特征工程提取核心特征，采用交叉验证和测试数据 集对模型性能进行评估，分析其准确率、均方误差和特征重要性。结果：实验结果显示，LSTM 模型在准确率和均方误差 上表现最优（准确率 91.8%，均方误差 0.045），而随机森林在特征解释性和计算效率方面具有优势。结论：不同模型在风 险预测中的表现各有侧重，应根据场景需求选择适合的模型。结合模型优化技术可进一步提升性能，为金融风险预测提供 更全面的解决方案。