矿物是数十亿年地球系统演化的重要信息载体，以数据驱动的矿物学研究对于深入挖掘地球演化过程中的潜在演替规律和驱动机制具有重大意义。铁元素(Fe)在地球物质和能量循环、生命演化、环境修复等方面具有重要作用，也是一种常见的指示环境变迁的氧化还原敏感元素。本文通过探讨949种铁矿物多样性演化规律及分布特征，初步构建起深时铁矿物演化与地球环境演变及生命演化之间的内在联系。研究结果表明，深时铁矿物多样性呈幕式增长特征，增长高峰期与超大陆碰撞期相吻合，板块运动、大气增氧、生命代谢活动等过程共同促进铁矿物向更复杂、更多元的方向演化。我们进一步利用BP神经网络(BPNN)、随机森林(RF)和支持向量机回归(SVR)3种机器学习算法建立铁矿物演化趋势预测模型，其中RF相较于BP神经网络和支持向量机回归预测精度更高、泛化能力更强。