SRCFST（钢筋混凝土纤维增强型钢框架结构）是一种结合了钢筋混凝土和钢结构的混合结构形式，具有较好的承载力和抗震性能。在设计过程中，预测内配型钢钢管混凝土柱的承载力对于确保结构的安全性至关重要。

基于机器学习的方法可以有效地预测内配型钢钢管混凝土柱的承载力。首先，通过收集大量的实验数据，包括不同参数下的承载力数据，构建一个训练数据集。然后，使用机器学习算法（如神经网络、支持向量机等）对训练数据集进行训练，得到一个预测模型。

在实际应用中，将待预测的内配型钢钢管混凝土柱的参数输入到预测模型中，可以得到其承载力预测值。这种方法具有较高的准确性和可靠性，可以有效指导实际工程中的结构设计。基于机器学习的内配型钢钢管混凝土柱承载力预测