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申请/专利权人：华控清交信息科技(北京)有限公司
摘要：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。
主权项：1.一种训练树模型的方法，其特征在于，所述方法用于基于数据集训练树模型，所述数据集中包括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，所述数据集中的特征和特征值为密文，所述方法包括：依据所述数据集，基于密文生成候选分组，每个候选分组由一个特征和该特征对应的阈值组成；依据所述每个候选分组，基于密文将所述数据集划分为左子集和右子集；基于所述每个候选分组划分得到的左子集和右子集，计算所述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，以及确定所述目标候选分组中的阈值为最优切分点，所述目标候选分组为划分系数满足预设条件的候选分组，所述最优特征和所述最优切分点为密文；依据所述最优特征和所述最优切分点，将所述数据集分配到当前节点的两个子节点；对所述两个子节点递归执行上述步骤，直至满足停止条件。
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百度查询： 华控清交信息科技(北京)有限公司 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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