本发明公开了一种基于机器学习识别基因组序列分类错误的方法和系统，属于生物信息学技术领域。本发明还公开了一种构建用于识别组装基因组分类错误的机器学习模型的方法，包括以下步骤：获得多个有参考基因组的物种的组装基因组序列；将各组装基因组序列随机生成reads，并打断得到contigs序列集；将reads与各contigs序列集进行比对，获取各contig每个位置的比对参数，构建特征数据集；利用所有组装基因组序列的特征数据集及其分类是否错误的信息构建机器学习模型。利用本发明的方法和系统，可以准确判断组装基因组序列分类是否正确，删除分类错误的组装基因组后，利用剩余的高质量组装基因组序列作为参考数据库时，在实际样本检测中，能够有效降低检出假阳性。