本发明公开了基于机器学习的股票投资风险预警系统及方法，涉及数据挖掘及风险预警技术领域，其技术方案要点是：包括对样本数据进行计算分类分析的分类模型和对分类模型的计算分类分析的准确度进行度量比较的性能评价指标比较模型，分类模型为SVM模型、BP神经网络模型和逻辑回归模型。能通过该基于机器学习的股票投资风险预警系统中的SVM模型、BP神经网络模型和逻辑回归模型对分别样本数据进行计算分类分析，并利用性能评价指标比较模型对SVM模型、BP神经网络模型和逻辑回归模型的计算分类分析的准确度进行度量，并筛选出准确度最高的分类模型对样本数据进行计算与分析，并预测出股票的投资风险，甄别出投资风险较高的股票，为股票投资者提出建议。