[发明专利]一种基于LightGBM算法的纵向联邦建模方法在审
| 申请号： | 202110890311.X | 申请日： | 2021-08-04 |
| 公开（公告）号： | CN113591152A | 公开（公告）日： | 2021-11-02 |
| 发明（设计）人： | 孙银银;祝文伟 | 申请（专利权）人： | 神谱科技（上海）有限公司 |
| 主分类号： | G06F21/62 | 分类号： | G06F21/62;G06F21/60;G06F21/64;G06N20/00 |
| 代理公司： | 上海诺衣知识产权代理事务所(普通合伙) 31298 | 代理人： | 衣然 |
| 地址： | 200001 上海市黄浦区*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及隐私保护的机器学习相关领域，具体为一种基于LightGBM算法的纵向联邦建模方法，包括纵向联邦建模准备工作、发起方P1数据准备工作、合作方P0数据准备工作、模型训练工作和模型评估工作，本发明提出了一种新的基于树模型的纵向联邦学习体系结构，允许双方在保护数据隐私的前提下，建设联合训练模型，实现双方在没有可信协调器的帮助下训练联合模型，从而保护了梯度值，增加协议的安全性；本方法架构易扩展，除了两方模型训练外，本方法架构支持多方联合建模；本方法实现的基于lightGBM算法的纵向联邦学习，综合考虑了安全、速度、准确，支持类别特征和连续特征，在相同的数据集和特征下可以处理大量的训练数据，适用于工程。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 lightgbm 算法 纵向 联邦 建模 方法 | ||
【主权项】：
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