决策树模型的联邦建模方法、设备、存储介质及程序产品技术

本申请公开了一种决策树模型的联邦建模方法、设备、存储介质及程序产品，涉及人工智能领域，所述方法包括：接收不同联邦参与方分别建立交互式决策树模型后发送的不同模型信息；通过预设算法合并所述不同模型信息，得到聚合模型信息；并分发给所述不同联邦参与方，以供对应不同联邦参与方接收所述聚合模型信息后，更新对应本地交互式决策树模型，并基于更新后的交互式决策树模型反馈是否达到预设联邦训练结束条件；若接收到未达到的反馈信息时，返回接收不同联邦参与方分别交互式建立决策树模型后发送的模型信息的步骤，直至达到预设联邦训练结束条件，以得到目标联邦决策树模型。在本申请中，提升模型的质量，稳定性以及减少模型的泛化误差。模型的泛化误差。模型的泛化误差。

【技术实现步骤摘要】
决策树模型的联邦建模方法、设备、存储介质及程序产品


[0001]本申请涉及人工智能领域，尤其涉及一种决策树模型的联邦建模方法、设备、存储介质及程序产品。

技术介绍

[0002]随着金融科技，尤其是互联网科技金融的不断发展，越来越多的技术(如分布式、区块链Blockchain、人工智能等)应用在金融领域，但金融业也对技术提出了更高的要求，如金融业对建模也有更高的要求。
[0003]由于决策树模型具有较好的可解释性，被广泛应用于诸多领域，如金融机构会使用决策树模型进行金融风控建模，医疗机构会使用交互式决策树模型进行医疗数据分析建模。而随着近年来人们对数据隐私的重视以及相应政策法规的发布，传统的聚集各个参与方数据，并对数据进行机器学习建模的做法已不可行，因而，目前决策树模型往往是基于单个参与方建立的单一决策树模型，单一决策树模型可处理的数据量大小，稳定性差，泛化误差大，资源耗费多，效果差，也即，如何在保证数据的隐私性的基础上，得到稳定性良好，泛化误差小的决策树模型是亟需解决的技术问题。

技术实现思路

[0004]本申请的主要目本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种决策树模型的联邦建模方法，其特征在于，应用于服务器端，所述决策树模型的联邦建模方法包括：接收不同联邦参与方分别建立交互式决策树模型后发送的不同模型信息；通过预设算法合并所述不同模型信息，得到聚合模型信息；将所述聚合模型信息分发给所述不同联邦参与方，以供对应不同联邦参与方接收所述聚合模型信息后，更新对应本地交互式决策树模型，并基于更新后的交互式决策树模型反馈是否达到预设联邦训练结束条件；若接收到未达到预设联邦训练结束条件的反馈信息时，返回接收不同联邦参与方分别交互式建立决策树模型后发送的模型信息的步骤，直至对应联邦参与方反馈达到预设联邦训练结束条件，以得到目标联邦决策树模型。2.如权利要求1所述决策树模型的联邦建模方法，其特征在于，所述若接收到未达到预设联邦训练结束条件的反馈信息时，返回接收不同联邦参与方分别交互式建立决策树模型后发送的模型信息的步骤，直至对应联邦参与方反馈达到预设联邦训练结束条件，以得到目标联邦决策树模型的步骤之后，所述方法包括：获取待处理数据，将所述待处理数据输入至所述目标联邦决策树模型中；基于所述目标联邦决策树模型对所述待处理数据进行预测处理，得到预测结果。3.如权利要求2所述决策树模型的联邦建模方法，其特征在于，所述基于所述目标联邦决策树模型对所述待处理数据进行预测处理，得到预测结果的步骤之后，所述方法包括：基于所述目标联邦决策树模型，确定所述预测结果对应的预测依据信息；输出所述预测依据信息。4.如权利要求1所述决策树模型的联邦建模方法，其特征在于，所述聚合模型信息包括节点信息；所述通过预设算法合并所述不同模型信息，得到聚合模型信息的步骤，包括：基于所述不同模型信息，确定不同联邦参与方决策树模型的同层节点信息是否相同；若同层节点信息不同时，合并所述同层节点的节点信息，得到聚合节点信息。5.如权利要求1所述决策树模型的联邦建模方法，其特征在于，所述聚合模型信息包括决策树分支规则信息；所述通过预设算法合并所述不同模型信息，得到聚合模型信息的步骤，还包括：基于所述不同模型信息，确定不同联邦参与方决策树模型同分支位...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐兴兴，陈建蓉，黄启军，
申请(专利权)人：深圳前海微众银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：