本发明涉及一种分类模型的输出校准方法、装置及可读存储介质，属于计算机技术领域。包括：基于输出到概率映射后分类决策不变性原则构建校准模型；获取训练集并将训练集划分为多个训练子集，将训练子集输入至分类模型，基于分类结果计算分类模型的平均准确度；将分类结果输入至校准模型，计算分类模型的平均置信度；以分类模型的平均准确度和平均置信度的均方期望误差最小为目标构建优化函数，使用随机梯度下降法调整校准模型的参数，利用训练集中的训练子集不断进行迭代直到优化函数最小，得到训练好的校准模型。本发明提供的方法能够有效调整分类模型的输出概率，提高分类模型的置信度，使校准后的分类模型能够更好地应用于高风险决策领域。