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申请/专利权人：中国科学院计算技术研究所
申请日：2019-12-19
公开（公告）日：2023-06-20
公开（公告）号：CN111178408B
主分类号：G06F18/2431
分类号：G06F18/2431;G16H80/00
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2023.06.20#授权;2020.06.12#实质审查的生效;2020.05.19#公开
摘要：本发明涉及一种基于联邦随机森林学习的健康监护模型构建方法，包括：于任一客户端，对本地的当前数据集进行分类，以构建客户端决策树的当前节点，获取该当前节点的分裂属性、分裂值和信息增益为该客户端的中间结果，并将该中间结果发送至协作端；于该协作端，从所有客户端的中间结果中选取具有最大信息增益者对应的分裂属性和分裂值作为分裂信息，并将该分裂信息分发至所有客户端；于任一该客户端，根据该分裂信息对本地的当前数据集进行划分；并以划分后的当前数据集构建本地的当前节点的左右子树；重复顺序执行上述步骤以进行迭代，直到该当前节点满足迭代终止条件，以当前的客户端决策树组成的随机森林模型为客户端健康监护模型。
主权项：1.一种基于联邦随机森林学习的健康监护模型构建方法，其特征在于，包括：步骤1，对于多个相互之间数据隔离的客户端，于任一客户端，对本地的当前数据集进行分类，以构建客户端决策树的当前节点，获取该当前节点的分裂属性、分裂值和信息增益为该客户端的中间结果，并将该中间结果发送至协作端；步骤2，于该协作端，从所有客户端的中间结果中选取具有最大信息增益者对应的分裂属性和分裂值作为分裂信息，并将该分裂信息分发至所有客户端；步骤3，于任一该客户端，根据该分裂信息对本地的当前数据集进行划分；并以划分后的当前数据集构建本地的当前节点的左右子树；步骤4，重复顺序执行步骤1-3以进行迭代，直到该当前节点中的数据均属于同一类别，以当前的客户端决策树组成的随机森林模型为客户端健康监护模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院计算技术研究所 基于联邦随机森林学习的健康监护模型构建方法、系统
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