模型训练方法、电池状态确定方法、设备、介质及产品

本公开涉及电池技术领域，尤其涉及一种模型训练方法、电池状态确定方法、设备、介质及产品，模型训练方法包括：获取标注有标签的样本数据；基于样本数据对第一模型进行训练，得到用于对电池健康度进行预测的第二模型，其中，样本数据为基于电池在放电周期的放电数据确定的指标数据。由于本方案的样本数据可以直接基于放电数据确定，由此可以减少中间变量的生成以及降低模型训练操作的复杂度，进而提高模型训练效率以及降低对系统的硬件要求。另外，由于本方案的样本数据为表征电池健康状态的指标数据，由此，在基于样本数据对模型进行训练时，模型可以更直接的捕捉到影响电池性能的关键因素，从而提高模型预测结果的准确性。