本申请的实施例揭示了一种基于召回模型的训练评估方法及装置、电子设备、存储介质，可应用于自动驾驶、智慧交通等领域，包括：将召回模型在线上训练过程中基于训练视频样本提取的账号特征和视频特征分别存储至账号特征库和视频特征库；从账号特征库中离线采样得到目标账号特征，针对目标账号特征从视频特征库中搜索入库时间相关的视频特征集合；计算目标账号特征与视频特征集合中各条目标视频特征的匹配度，基于匹配度数值由大到小的排序选取指定排名；根据与指定排名对应的目标视频特征相关联的正样本数量，以及与视频特征集合中的目标视频特征相关联的正样本数据计算召回率。本申请实施例的方案能够节约在线机器资源，提升模型参数迭代效果。