本发明公开了一种增量式的软件缺陷预测方法、系统、设备及存储介质，该方法通过获取第一训练集，对第一训练集进行预处理，获得第二训练集；基于第二训练集，构建代价敏感LightGBM模型；将代价敏感LightGBM模型作为基分类器构建增量式预测模型，并计算总训练样本数和总缺陷样本数；根据总训练样本数和总缺陷样本数，计算分类阈值；使用增量式预测模型对待预测样本进行预测，获得最终预测值；基于分类阈值和最终预测值，判断待预测样本的类别。本方法能够在原模型的基础上增加新基分类器，学习新数据的同时，无需重复训练历史样本，并能够降低模型计算量，节省存储空间，提高训练效率，不断完善模型，提高软件缺陷预测的准确率。