本发明实施例公开了一种枯叶病预测模型构建方法、设备、系统及存储介质，方法包括：S1：获取枯叶病数据集H:{x,y}，其中，X:{x}是茎和叶的微量元素含量，为自变量，Y:{y}是枯叶病发病率，为因变量；S2：按预设方法对所述枯叶病数据集进行增强处理，获取训练样本；S3：利用所述训练样本对机器学习模型进行训练，获取枯叶病预测模型。实施本发明实施例提供的枯叶病预测模型构建方法，先用工具变量补齐枯叶病数据集中的缺失值，进行数据清洗和数据增强，产生足够多的数据作为训练样本,然后利用训练样本做神经网络拟合和各种机器数据学习拟合获取枯叶病预测模型。由于训练样本足够大，所获得的枯叶病预测模型的有效性更高，预测结果更加准确。