本发明实施例中提供了一种基于平衡子集的软件缺陷预测方法、系统、设备及介质，属于数据处理技术领域，具体包括：获取目标软件运行过程产生的不平衡数据集，其中，所述不平衡数据集包括原始多类集合和原始少类集合；将原始多类集合X^N随机划分为V个样本数相等的子类；根据用户输入的划分指令选择不同的划分策略，其中，所述划分策略为基于随机划分的平衡子集构造策略或基于层次划分的平衡子集构造策略的任一种；根据所述划分策略、全部所述子类和所述原始少类集合，构造所述不平衡数据集对应的V个平衡子集并进行集成学习，得到目标软件的缺陷类别。通过本发明的方案，保留了所有原始样本，同时没有引入新样本，提高了分类性能和预测精准度。