本发明提供了一种工业数据的分类方法及其模型训练方法、装置，涉及数据分类技术领域，该模型训练过程中该模型在训练过程中通过利用预设选样策略对扩展集中的工业数据进行筛选，并利用扩展集的筛选结果更新训练集中的工业数据，实现了将主动学习融入至模型训练过程中，能够减少模型训练过程中人工标注样本的数据量，减少了模型训练过程的复杂性，降低了人力成本；同时有利于提升模型的整体性能，从而提高工业数据分类的效果。