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一种训练树模型的方法、装置和用于训练树模型的装置

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本发明实施例提供一种训练树模型的方法、装置和用于训练树模型的装置，用于基于数据集训练树模型，数据集中包括m条样本数据和m个样本标签，每条样本数据包括n个特征，数据集中的特征和特征值为密文。该方法包括：依据数据集，基于密文生成候选分组；依据每个候选分组，基于密文将数据集划分为左子集和右子集；基于每个候选分组划分得到的左子集和右子集，计算每个候选分组的划分系数；确定目标候选分组中的特征为最优特征，以及确定目标候选分组中的阈值为最优切分点，最优特征和最优切分点为密文；依据最优特征和最优切分点，将数据集分配到当前节点的两个子节点。本发明实施例可以基于数据的密文训练树模型，保护数据的隐私安全。

著录项

公开/公告号CN112052875A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-12-08

原文格式PDF
申请/专利权人华控清交信息科技(北京)有限公司;
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申请/专利号CN202010764640.5
发明设计人王国赛;何旭;范晓昱;陈琨;
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申请日2020-07-30
分类号G06K9/62(20060101);G06F21/60(20130101);G06F17/16(20060101);
代理机构11319 北京润泽恒知识产权代理有限公司;
代理人莎日娜
地址 100084 北京市海淀区中关村东路1号院3号楼10层
入库时间 2023-06-19 09:09:01

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