本发明公开一种基于多探针局部敏感哈希负二项式回归模型的离散计数数据的建模方法，该方法首先使用局部敏感哈希策略对计数数据的历史数据库构建索引数据结构，然后当在线预测时，先通过多探针策略搜索在线查询样本的近邻数据候选集，进一步通过过滤策略获得查询样本的K个最近邻样本；最后利用K个最近邻样本构建局部负二项式回归模型并输出查询样本对应的输出预测值。本发明通过引入多探针局部敏感哈希策略和即时学习策略，不仅可以实现负二项式回归模型的自动更新以防止预测模型性能退化，还可以提高模型的在线计算效率，适用于处理大规模计数数据和满足预测任务的实时性需求。