本发明涉及一种基于动态规划的分类器筛选方法、系统及计算机设备，包括以下步骤：对样本数据进行排序处理，将其转化为向量矩阵；根据向量矩阵，用动态规划算法求得三类分类器ROC曲面下的VUS估计值；将VUS估计值和向量矩阵代入VUS方差表达式中求VUS方差值；根据VUS方差值来比较得到VUS最大估计值，并将最大估计值的分类器作为最优的分类器。对已有数据进行排序处理，将其转化为向量矩阵；根据向量矩阵，用动态规划算法求得三类分类器ROC曲面下的VUS估计值及其对应的方差值；比较在动态规划算法下求得的VUS最大估计值，将最大估计值的分类器作为最优的分类器，本方法是基于线性时间的，快于二次时间；与韦格曼方法相比，估计量是无偏的，使其计算负载更小。