本申请涉及一种决策能力约束下多源网络流数据预测方法和装置。所述方法包括：在网络流数据源部署预训练分类器池，每一个数据源，将预测结果置信度小于阈值的网络流数据作为样本和模型预测结果传输至多源主动学习模型，若当前时刻多源主动学习模型接收到两个以上的网络数据流的样本，通过预构建的多臂老虎机的多源主动学习模型，选择一个样本进行标注，构建评估分类器，利用评估分类器对多源主动学习模型标注的网络数据流样本进行评估，当评估指标大于阈值时，采用样本和真实标签训练在线分类器。采用本方法能够实现专家资源的合理分配。