1.一种机器学习场景下训练数据的获取方法，其特征在于，应用于机器学习系统，所述机器学习系统包括多个数据使用端、数据获取端和多个数据源，所述方法应用于所述数据获取端，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数据查询语句具体包括数据标签的样本字段和训练数据的样本字段以及所述返回结果字段；
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述数据查询子语句和所述数据类型对所述数据源进行查询，得到数据查询结果，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述数据查询语句还包括数据标识，所述样本字段包括多个数据查询子语句，所述根据所述数据查询子语句和所述数据类型，调用所述数据源对应的调用工具对所述数据源进行查询，得到数据查询结果，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述返回结果字段，反馈所述数据查询结果，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述反馈所述数据查询结果之前，所述方法还包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数据查询语句的语言格式为json、yaml或xml中的一种。
8.一种机器学习场景下训练数据的获取设备，其特征在于，应用于机器学习系统，所述机器学习系统包括多个数据使用端、所述获取设备和多个数据源，所述获取设备包括：
9.一种机器学习场景下训练数据的获取设备，其特征在于，包括：至少一个处理器和存储器；
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器执行所述计算机执行指令时，实现如权利要求1至7任一项所述的机器学习场景下训练数据的获取方法。