本申请公开了一种合成特征处理方法、模型训练方法、装置以及电子设备，涉及深度学习等人工智能领域以及大数据领域。具体实现方案为：获取待评估的合成特征和与合成特征对应的原始特征；根据预先训练的样本个数S，对待评估的合成特征进行特征提取，得到样本个数为S的元特征；其中，S为正整数；将元特征输入至预先训练的元特征评价模型进行二分类预测，得到二分类的概率；根据概率对待评估的合成特征进行好坏筛选，获得待评估的第二合成特征，第二合成特征为类别为好的合成特征；将第二合成特征和原始特征输入至第一分类器进行训练测试评估。本申请可减少第一分类器用于评估类别为不好的合成特征的时间，并且提高了第一分类器的正确率。