本发明属于机器学习领域，公开了一种机器学习模型修复方法、系统、计算机设备及存储介质，包括：S1：获取待训练的机器学习模型；S2：通过预设的训练集训练机器学习模型，并获取训练过程中机器学习模型的预设监控指标数据；S3：根据获取的预设监控指标数据，判断机器学习模型是否存在训练问题；S4：当机器学习模型不存在训练问题时，输出当前机器学习模型并结束修复；S5：当机器学习模型存在训练问题时，依次选取预设的训练问题修复策略集合中的训练问题修复策略，并且每选取一训练问题修复策略均进行修复步骤：根据选取的训练问题修复策略修复机器学习模型，并重复S2～S4。该方法工作效率高，复杂度低，可以有效检测并修复训练问题，减少人工成本。