[发明专利]分类模型预测结果的处理方法、装置、设备和存储介质

权利要求书

1.一种分类模型预测结果的处理方法，包括：

将样本数据输入目标分类模型，获取密文的分类预测结果；

获取所述样本数据对应的类别标签数据，以及所述类别标签数据的统计信息，所述类别标签数据和统计信息均为密文；

根据所述分类预测结果、类别标签数据和统计信息进行密文计算，得到所述分类预测结果的密文的指标信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述将样本数据输入目标分类模型，得到密文的分类预测结果，包括：

将所述样本数据输入所述目标分类模型，通过所述目标分类模型对所述样本数据进行分类预测，得到所述样本数据的分类预测结果；

将所述分类预测结果进行加密，得到所述密文的分类预测结果。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述获取所述样本数据对应的类别标签数据，以及所述类别标签数据的统计信息，所述类别标签数据和统计信息均为密文，包括：

接收标签数据拥有方发送的类别标签数据和统计信息，所述类别标签数据和统计信息以混淆电路或者多方安全计算布尔电路的形式存储为密文信息。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述分类预测结果、类别标签数据和统计信息进行密文计算，得到所述分类预测结果的密文的指标信息，包括：

根据预设阈值，将所述分类预测结果进行二值化处理，得到二值化预测结果；

将所述二值化预测结果以混淆电路或者多方安全计算布尔电路的形式存储，得到密文二值化预测结果；

根据所述密文二值化预测结果、类别标签数据和统计信息进行密文计算，得到所述密文的指标信息。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述根据所述密文二值化预测结果、类别标签数据和统计信息进行密文计算，得到所述密文的指标信息，包括：

将所述密文二值化预测结果和所述类别标签数据进行逻辑异或运算，得到二值化数据，所述二值化数据包括所述样本数据中每个样本对应的二值化信息，其中预测结果和类别标签一致的样本的二值化信息为0，预测结果和类别标签不一致的样本的二值化信息为1；

将所述二值化数据以多方安全计算算术电路的方式存储，并对所述密文二值化数据进行二值化信息的累加，得到第四密文信息，所述第四密文信息是预测结果和类别标签不一致的样本数量的密文信息；

从所述统计信息中获取第五密文信息，所述第五密文信息为所述样本数据中样本的总数的密文信息，所述第五密文信息以混淆电路或者多方安全计算布尔电路的形式存储；

根据所述第四密文信息和所述第五密文信息，进行密文计算，确定所述分类预测结果的准确率。

6.根据权利要求4所述的方法，其中，所述根据所述密文二值化预测结果、类别标签数据和统计信息进行密文计算，得到所述密文的指标信息，包括：

将所述密文二值化预测结果和所述类别标签数据进行逻辑与运算，得到二值化数据，所述二值化数据包括所述样本数据中每个样本对应的二值化信息，其中预测结果和类别标签均为真的样本的二值化信息为1，预测结果和类别标签中至少一个是假的样本的二值化信息为0；

将所述二值化数据以多方安全计算算术电路的方式存储，并对所述密文二值化数据进行二值化信息的累加，得到第一密文信息，所述第一密文信息是预测结果和类别标签均为真的样本数量的密文信息；

根据所述第一密文信息，确定所述分类预测结果的精确率和/或召回率。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，根据所述第一密文信息，确定所述分类预测结果的精确率，包括：

将所述密文二值化预测结果以多方安全计算算术电路的方式存储，并对所述密文二值化预测结果进行二值化信息的累加，得到第二密文信息，所述第二密文信息是预测结果为真的样本数量的密文信息；

根据所述第一密文信息和所述第二密文信息，进行密文除法计算，确定所述分类预测结果的精确率。