本发明公开一种数据分类模型训练方法、数据分类方法及装置，数据分类模型训练方法包括：获取训练数据集；对训练数据集进行数据处理，确定目标数据集；构造数据分类模型，利用目标数据集对数据分类模型进行训练，生成目标数据分类模型。本发明基于特征融合和领域负样本消除的慢性胃炎诊断算法，可以让慢性胃炎的诊断更加客观化，可重复性更强；采用特征融合和领域负样本消除算法可以解决特殊数据可用特征少、类不平衡和数据重叠问题，比传统的机器学习方法更加精准。