本申请提供了一种特征组合方法、装置、介质和电子设备，该方法包括：以包括多个不同特征域的多个样本作为神经网络模型的输入，获取多个样本中各特征域对应的解释向量；对解释向量符合预设条件的特征域进行标注，其中，所述预设条件包括解释向量的绝对值大于设定阈值；根据各特征域被标注的频数从多到少的顺序，依次选取预设数量的组合特征域，作为候选组合特征域；从多个候选组合特征域中选取与目标模型匹配的目标组合特征域。本申请通过获取多个不同特征域各自对应的解释向量，从而筛选出对神经网络模型的输出结果的影响较佳的候选组合特征域，缩小组合特征域的选取范围，降低组合特征域的筛选复杂度，并且最终得到的组合特征域具备可解释性。