创新点数理统计方法在判别煤中元素赋存状态和来源时有诸多问题，例如不同基准下（全煤基和灰基）煤中元素相关性不一致问题。不同的层次聚类算法在判别煤中元素的赋存状态时也会有诸多问题，例如不同的层次聚类算法会导致煤中元素赋存状态的推测结果不同。机器学习的发展为上述问题的解决提供了解决方法。另外，机器学习在煤中关键金属和有害元素的地球化学的研究的优势，在以机器学习算法预测钡对关键金属元素铕干扰的临界值和基于CART算法确定我国煤中铀的辐射危害阈值2个实例中，机器学习算法得出的结果相比传统方法更加精准。
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