本发明公开了基于模型性能与计算代价的数值预测模型特征甄选方法，属于特征筛选技术领域，该方法包括：提出了基于模型性能与计算代价的数值预测模型特征甄选方法，通过采用模型可解释性算法对堆叠模型的各特征重要程度作了有效的解释，进一步，通过建立特征甄选模型，为堆叠模型的优选问题提供了可靠的依据，在模型性能和计算代价两个维度上，实现了数值预测模型建立过程中的特征优化选择，解决了数值预测模型在建立过程中在特征选择上存在的试错性、盲目性和弱可解释性等问题。