[发明专利]基于数据隐私保护的机器学习模型特征筛选方法及装置有效
| 申请号： | 201911195304.7 | 申请日： | 2019-11-28 |
| 公开（公告）号： | CN111062487B | 公开（公告）日： | 2021-04-20 |
| 发明（设计）人： | 陈超超;王力;周俊 | 申请（专利权）人： | 支付宝（杭州）信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06K9/62;G06F17/18 |
| 代理公司： | 北京永新同创知识产权代理有限公司 11376 | 代理人： | 林锦辉 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本说明书实施例提供用于基于数据隐私保护的机器学习模型特征筛选的方法。机器学习模型具有模型特征集，并且机器学习模型的特征数据被垂直切分地分布在第一数据拥有方和至少一个第二数据拥有方处，每个数据拥有方具有与模型特征集的模型特征子集对应的特征数据。第一数据拥有方具有待筛选模型特征的特征数据，第二数据拥有方不具有待筛选模型特征的特征数据。第一数据拥有方和至少一个第二数据拥有方协同来使用各自的特征数据进行多方安全计算，以训练出待筛选模型特征的预测模型。在第一数据拥有方处，基于待筛选模型特征的预测差值确定待筛选模型特征的方差膨胀因子，以进行模型特征筛选处理。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 数据 隐私 保护 机器 学习 模型 特征 筛选 方法 装置 | ||
【主权项】：
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