Estudiar los factores que influyen en el rendimiento de la inversión de los fondos de capital de riesgo es crucial para la toma de decisiones de las instituciones de capital de riesgo. Este artículo exploró los factores que influyen en las instituciones de capital de riesgo desde la perspectiva de las startups, con el objetivo de elucidar los mecanismos de estos factores sobre el rendimiento de los fondos de capital de riesgo y proponer un modelo predictivo novedoso y efectivo del rendimiento de la inversión. Se utilizaron regresión lineal y ANOVA de un solo factor para analizar la influencia de cada variable en el rendimiento de la inversión, y se obtuvo la proporción de peso de cada factor influyente bajo el modelo lineal. Se establecieron dos modelos de aprendizaje automático, incluyendo el algoritmo de bosque aleatorio y el algoritmo de máquina de aprendizaje extremo, y se combinaron el algoritmo de enjambre de partículas y el algoritmo de aprendizaje automático para optimizar los parámetros aleatorios en los dos modelos. Se comparó la fiabilidad y precisión de los modelos de aprendizaje automático y los modelos de regresión lineal multivariada. Los resultados del análisis indican que el modelo híbrido PSO-ELM tiene un mejor rendimiento predictivo que otros modelos de predicción. Un algoritmo de aprendizaje automático conveniente proporcionado en este artículo puede predecir rápida y efectivamente el rendimiento de la inversión de diversas carteras de inversión y ofrecer asistencia en la toma de decisiones a los inversores.