本申請公開了一種用于實(shí)現(xiàn)模型訓(xùn)練的方法及裝置、計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)，屬于機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域。當(dāng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型發(fā)生劣化時(shí)，分析設(shè)備先獲取第一特征集的有效性信息，該第一特征集中包括用來訓(xùn)練得到該機(jī)器學(xué)習(xí)模型的多個(gè)特征，有效性信息包括第一特征集中每個(gè)特征的有效性評分，特征的有效性評分與該特征跟第一特征集中的其它特征之間的相關(guān)性負(fù)相關(guān)；然后基于有效性信息，確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，該第二特征集用于對機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行重訓(xùn)練。本申請根據(jù)基于特征彼此間的相關(guān)性計(jì)算得到的特征的有效性評分確定特征集中的失效特征，無需對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)簽標(biāo)注，提高了特征集的更新效率，也提高了模型訓(xùn)練效率。