本发明公开了一种机器学习模型自我学习、评估及更新的方法，涉及机器学习领域，旨在提供一种基于模型效果评估进行常态化自动更新的模型，采用的技术方案是，包括以下步骤：步骤1，将机器学习模型部署到线上；步骤2，对机器学习模型整体进行监控；步骤3，机器学习模型的效果输出管理决策；步骤4，对模型进行自动重建；步骤5，将重建后的机器学习模型进行自动部署；步骤6，对重建后的机器学习模型整体进行监控；通过构建矩阵模型，能够通过自动化监控对已部署的机器学习模型进行监控，从而获得现有模型的健康情况、可靠性和成绩，并对模型进行自动重建优化后自动部署上线，能够实现模型的自动化更新，节省人工成本，降低工作人员工作强度。