本发明公开了一种基于机器学习的多孔膜溶剂处理过程中溶剂筛选方法，包括建立溶剂处理法制备多孔膜的实验数据库，实验数据库中包括溶剂参数、实验条件参数和利用溶剂参数和实验条件参数制备得到的多孔膜的性能参数；将溶剂参数和实验条件参数组成多维特征向量，将多孔膜的性能参数作为目标函数，训练多孔膜性能预测模型；结合待筛选的多种溶剂的溶剂参数，利用训练后的多孔膜性能预测模型筛选出能使得多孔膜的性能参数满足第一设定条件的溶剂。本发明利用机器学习的方法，能从已有溶剂处理法制备多孔膜的实验数据中挖掘出溶剂特性与多孔膜性能间的映射关系，利用历史数据和映射关系对其它溶剂处理的多孔膜性能预测和分析，筛选出最佳溶剂类型。