本申请提供的多分类器的在线调整方法及装置，在利用多分类器对当前待处理的在线数据进行分类后，并不直接利用分类后的该条数据调整多分类器，而是对该条在线数据进行相应的缓存处理，直至缓存的各类别数据符合预设数量条件(任两个类别数据的数量差不超过第一预定阈值)时，再利用符合预设数量条件的各类别数据调整多分类器。本申请方案通过缓存分类后的各类别数据，并利用缓存的满足预设数量条件的各类别数据对多分类器进行调整，至少可在一定程度上保证分类器模型调整所采用的各类别数据在数量上的分布均衡性，从而，可有效降低多分类问题中分类模型的性能波动，进而克服了分类模型可能存在的分类不准确的问题。