本申请涉及人工智能技术领域，揭示了一种机器学习的代码审核方法、装置、设备及存储介质，其中方法包括：根据目标开发工具标识及目标开发环境配置数据，从预设的代码审核决策树库中获取代码审核决策树，作为推荐代码审核决策树，代码审核决策树用于决策代码中的审查对象适用的通用审核规则及私有审核规则；根据推荐代码审核决策树获取用户输入的决策树配置数据；根据决策树配置数据生成目标代码审核决策树；获取目标开发工具发送的待审核的代码包；采用预设的代码审核规则库和目标代码审核决策树，对待审核的代码包进行审核，得到代码审核结果。符合了通用的及私有的审核要求，提高了审核的全面性，适用于业务逻辑复杂的代码审核。