本申请提供一种网络流量数据分类模型训练方法、分类方法及训练装置，所述方法包括：采用不同的特征提取方式提取历史网络流量数据集中的各个数据样本分别对应的基础特征、统计特征和变换特征；将各个所述数据样本的所述基础特征、统计特征和变换特征均进行融合并转换为表征矩阵；基于各个所述数据样本及对应的表征矩阵训练预设的分类器，以将该分类器训练为用于输出各个所述数据样本对应的网络流量组分类结果的网络流量数据分类模型。本申请能够有效提升网络流量分类的全面性和精确性。