[发明专利]基于XGBoost的跨样本联邦学习、测试方法、系统、设备和介质有效
| 申请号： | 202011270736.2 | 申请日： | 2020-11-13 |
| 公开（公告）号： | CN112101577B | 公开（公告）日： | 2021-04-13 |
| 发明（设计）人： | 朱帆;孟丹;李宏宇;李晓林 | 申请（专利权）人： | 同盾控股有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/20 | 分类号： | G06N20/20 |
| 代理公司： | 杭州创智卓英知识产权代理事务所(普通合伙) 33324 | 代理人： | 张超 |
| 地址： | 311121 浙江省杭州市余*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本申请涉及基于XGBoost的跨样本联邦学习、测试方法、系统、设备和介质，属于机器学习技术领域。该学习方法包括：各训练方服务器利用本地的样本数据联邦训练XGBoost树模型，并在各训练阶段中将本地建模参数发送至聚合方服务器，聚合方服务器在每个训练阶段中根据建模参数判断当前结点是否为叶子结点；若当前结点为非叶子结点，则根据聚合方服务器发送的最优划分对当前结点进行分裂，并将当前结点更新为分裂后的结点；若当前结点为叶子结点，则停止对当前结点的分裂；直到所有的结点均为叶子结点，生成一棵树模型；当生成预设数目的树模型时，停止训练，得到跨样本的联邦XGBoost树模型。本申请实施例确保了本地数据的独立性、安全性和隐私保护。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 xgboost 样本 联邦 学习 测试 方法 系统 设备 介质 | ||
【主权项】：
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