[发明专利]基于联邦学习的GBDT与LR融合方法、装置、设备和存储介质在审
| 申请号： | 202011182203.9 | 申请日： | 2020-10-29 |
| 公开（公告）号： | CN112288101A | 公开（公告）日： | 2021-01-29 |
| 发明（设计）人： | 王健宗;肖京;何安珣 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/20 | 分类号： | G06N20/20;G06Q40/00;G06F21/60 |
| 代理公司： | 深圳市明日今典知识产权代理事务所(普通合伙) 44343 | 代理人： | 王杰辉;宋庆洪 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请涉及一种基于联邦学习的GBDT与LR融合方法、装置、设备和存储介质，所述方法包括：计算各个第一样本的梯度，将梯度加密后传给被动方；获取被动方各个分组经过加密后的梯度和组；对所述梯度和组进行解密，根据所述梯度和选取最优特征划分，将所述最优特征划分对应的划分值传给被动方；获取所述被动方被划分为左结点或右结点的样本空间；根据样本空间对第一样本进行分裂，得到GBDT模型对应的树结构；根据树结构构建特征矩阵，进行逻辑回归的训练，得到LR模型。通过本申请提供的基于联邦学习的GBDT与LR融合方法、装置、设备和存储介质，使得金融数据能够直接聚合进行GBDT和LR模型的融合模型训练。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 联邦 学习 gbdt lr 融合 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
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