本发明的目的是为了研究可以全流程的定量评价铁矿石的可选性、指导配矿生产的铁矿石可选性评价模型，提供一种基于改进的多任务学习矿石基因指数预测方法及装置。该方法采用改进的多任务学习MMoE算法，矿石基因指数作为整体目标，细分为矿石时间指数目标、矿石数量指数目标和矿石位置指数目标。构建矿石物料基因可选性预测模型，有效跟踪和预测矿石物料在各个生产工序中的变化，更有效指导配矿和选矿操作，合理组织选矿生产，在稳定精矿品位的基础上降低尾矿品位，同时提高设备效率、降低能耗，创造经济效益。