[发明专利]在可信执行环境中训练GBDT模型的方法、装置及设备有效
| 申请号： | 201911151159.2 | 申请日： | 2019-11-21 |
| 公开（公告）号： | CN110990829B | 公开（公告）日： | 2021-09-28 |
| 发明（设计）人： | 赵原;殷山 | 申请（专利权）人： | 支付宝（杭州）信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F21/53 | 分类号： | G06F21/53;G06N5/00;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京亿腾知识产权代理事务所(普通合伙) 11309 | 代理人： | 张明;周良玉 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本说明书实施例提供一种在可信执行环境中训练GBDT模型的方法、装置及设备，在训练方法中，将D维特征依次作为当前特征，对当前节点进行节点分割判断，该判断包括：将当前特征的N个特征值依次作为当前特征值，基于第一数组，判断对应的当前样本是否落入当前节点中。若是，则对样本集进行假定分割。基于假定分割结果，确定当前最佳分裂特征和当前最佳特征阈值。在基于每项特征进行节点分割判断之后，将当前最佳分裂特征和当前最佳特征阈值作为其分裂特征和特征阈值，对样本集进行分割，生成对应的子节点。基于子节点的节点编号，对第一数组进行更新，并对下一节点进行节点分割判断，直至到达叶子节点。由此，可实现基于私有数据对GBDT模型的安全训练。 | ||
| 搜索关键词： | 可信 执行 环境 训练 gbdt 模型 方法 装置 设备 | ||
【主权项】：
暂无信息
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