为挖掘影响城市易涝区房屋结构安全的重要因素，首先收集和选取房屋年份、楼层、面积等21个属性，构建预警指标体系，采用过采样、独热编码等方法解决样本离散化、不均衡问题；其次，采用4种不同的集成算法，使用6种机器学习模型，构建预警模型，学习并测试房屋结构安全数据；然后，综合应用准确率、查准率和召回率的调和平均、平均精确率、曲线下的面积(AUC)等指标，综合比较预警模型性能，并对各预警指标进行相关性分析与重要度排序；最后，以福建省11个县市35个易涝区的2　215栋房屋为例，验证所构建的模型的科学性和有效性。结果表明：是否属于重点排查房屋、施工团队是否专业、房屋面积、年份、地上层数的特征重要度均在150以上，是构建易涝区房屋结构安全预警最重要的5个指标。基于提升法策略构建的预警模型的预警精度最优，总体预测准确率为99.10%,该模型能够更为准确高效地检测易涝区房屋的结构安全。