本申请提供了一种机器学习模型的训练方法及其预测方法、装置、电子设备；机器学习模型的训练方法包括：基于样本对中由主动方设备提供的对象特征，调用主动方编码模型进行编码处理，得到主动方第一加密编码结果；接收N个被动方第一加密编码结果；基于第一拼接加密编码结果调用第一预测模型进行预测处理，得到第一预测概率；基于第一预测概率与样本对的第一预测任务标签更新各个模型的参数；基于正样本对以及对应的第二预测任务标签，更新包括第二预测模型在内的各个模型的参数，第二预测模型的预测任务与第一预测模型的预测任务不同。通过本申请能够基于第一预测任务标签扩大训练规模，提高机器学习模型的泛化能力，从而提升预测结果的准确性。