简介： 本申请公开了一种用于实现模型训练的方法及装置、计算机存储介质，属于机器学习领域。当机器学习模型发生劣化时，分析设备先获取第一特征集的有效性信息，该第一特征集中包括用来训练得到该机器学习模型的多个特征，有效性信息包括第一特征集中每个特征的有效性评分，特征的有效性评分与该特征跟第一特征集中的其它特征之间的相关性负相关；然后基于有效性信息，确定第一特征集中的失效特征；最后生成不包括失效特征的第二特征集，该第二特征集用于对机器学习模型进行重训练。本申请根据基于特征彼此间的相关性计算得到的特征的有效性评分确定特征集中的失效特征，无需对样本数据进行标签标注，提高了特征集的更新效率，也提高了模型训练效率。