本发明涉及计算机存储技术领域，提供了一种基于组级学习的缓存学习方法及系统。该方法包括，获取组级特征和子组级特征；当缓存需要进行淘汰时，根据待预测组的组级特征，采用已训练的组的梯度提升树模型，得到该组的预测效用值；根据组内子组的子组级特征，采用已训练的子组的梯度提升树模型，得到该子组的预测效用值；分别将组的预测效用值和子组的预测效用值按照数值大小进行排序；从效用值最低的组开始，选择与该组写入时间最接近的N‑1个组，构成一个包含N个组的淘汰候选集合；从N个组的淘汰候选集合，选择保留效用值高于设定值的若干个子组，其余淘汰出缓存。本发明能够更准确地预测数据对象组的效用，且减少不必要的缓存淘汰。