[发明专利]纵向联邦决策树训练方法及装置在审
| 申请号： | 202210796857.3 | 申请日： | 2022-07-08 |
| 公开（公告）号： | CN114861841A | 公开（公告）日： | 2022-08-05 |
| 发明（设计）人： | 李陆沁;裴阳 | 申请（专利权）人： | 蓝象智联（杭州）科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;H04L9/40;G06F21/60 |
| 代理公司： | 北京知果之信知识产权代理有限公司 11541 | 代理人： | 苏利 |
| 地址： | 311121 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本公开提供一种纵向联邦决策树训练方法及装置。所述方法包括：对训练发起方的第一特征及训练参与方的第二特征进行等宽分箱，获得第一离散特征和第二离散特征；对决策树的当前节点，训练发起方获得第一基尼系数，并将标签加密传输至训练参与方；训练参与方获得训练样本的第一分类结果并加密发送至训练发起方；根据标签和第一分类结果获得第二基尼系数和第三基尼系数；根据第一基尼系数、第二基尼系数和第三基尼系数，确定切分点；根据切分点，获得训练后的决策树。通过本公开，能够以更高的训练精度训练决策树，使得决策树可同时被训练发起方和训练参与方使用，且互相之间数据不共享，在提升训练精度的同时，保证了数据的安全性。 | ||
| 搜索关键词： | 纵向 联邦 决策树 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
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