纵向联邦XGBoost训练方法、系统、设备、介质及产品
摘要:
本公开是关于一种纵向联邦XGBoost训练方法、系统、设备、介质及产品,通过利用索引矩阵和秘密共享两种形式替代原始数据和标签的交互,使得Guest方和Host方均无法知道对方的数据;在保证安全性的同时,利用秘密共享的加法同态性保证了节点分裂和节点权重计算的准确性,从而保证模型是无损的,同时,计算方和数据方仅使用较少的交互次数即可高效完成模型的训练。
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