本申请提供一种蛋白质二级结构预测方法、装置、设备及存储介质，首先按照蛋白质序列长度将原始数据集划分为固定区间长度的多个数据子集，原始数据集包括多个序列长度在预设范围内的蛋白质一级结构，然后对每个数据子集进行编码处理对应得到各特征向量，将各特征向量确定为多个训练样本和多个预测样本，再根据多个训练样本、多个预测样本以及目标Stacking模型确定蛋白质二级结构的预测结果。克服蛋白质在不同长度区间内分布不均衡的问题以提高预测准确率。预测所用的目标Stacking模型包括多层同质或者异质Stacking模型，与深度学习相比可以大幅度提升机器学习效果，通过整合多个简单机器学习模型达到适中的学习时长。