微波介质陶瓷作为微波集成电路基板、介质谐振器、介质天线等通信电子元器件的关键材料，近年来随着5G/6G技术的蓬勃发展，受到越来越广泛的关注。材料信息学借助机器学习等方法对数据进行建模分析，挖掘物理量之间的隐含关联，构建定量“构效关系”，从而加速新材料研发，目前已在很多材料研究领域得到运用并证实了其可靠性。但针对微波介质陶瓷材料的性能预测与理性设计的机器学习模型研究则报道甚少。