本发明公开了一种基于GBDT的轨道交通客流分布提取和影响因素分析方法，属于机器学习在交通流量特征分析方面的应用领域。包括以下步骤：首先采集确定范围内轨道交通站点的进出站客流数据和站点周围的POI数据，并对所得数据进行数据清洗与数据整理；然后利用GBDT模型确定各类型的POI数据对于不同时段客流的相对重要性，确定轨道交通进出站客流量的影响因素；通过分析进出站客流量与影响因素之间的相关关系，提取轨道交通客流分布，包括交通发生分布与交通吸引分布；最后通过交通吸引分布和交通吸引分布的变化趋势评估不同时段的轨道交通需求总量及交通需求差异。本发明能够有效提高轨道交通运营效率，从而减少交通资源的浪费。