一种多任务机器学习的预测方法，本发明涉及多任务机器学习的预测方法。本发明的目的是为了解决现有用户画像模型预测准确率低，特征提取负担大的问题。过程为：一、采集各信息源数据，对各信息源数据做预处理，得到预处理后的文本；二、采用预处理后的各信息源数据训练各信息源各自的学习模型，对各信息源分别进行特征提取，得到各信息源的特征；三、将各信息源的特征编码为矢量，融合多源数据，构建多任务学习框架；四、对各个子任务设置不同的全连接层和损失函数，得到各个子任务的预测结果；五、将四中各个子任务的预测结果进行加权投票，输出最终预测结果。本发明用于机器学习预测领域。