本发明公开了基于生物网络与机器学习的合成致死基因组合预测系统。本发明包括数据采集和预处理模块、特征工程模块、模型算法设计模块、结果评估模块。数据采集和预处理模块包括数据采集、构建基因网络和数据预处理三个子任务，为后续预测任务提供数据基础。特征工程模块提取的特征包基因对网络特征和生物特征；特征提取后，对特征进行相应的统计学分析。模型算法设计模块包括构造训练样本、预测模型设计。结果评估模块是通过绘制ROC曲线和PR曲线，验证模型的预测效果。本发明从数据挖掘的角度研究合成致死基因组合，通过特征整合与处理等方法实现合成致死基因组合的预测。本发明对潜在合成致死基因组合进行预测，加深了对癌症靶向药物的认识。