【技术实现步骤摘要】
本说明书实施例属于计算机，尤其涉及一种使用树模型的方法和装置。
技术介绍
1、在机器学习
中，包括很多种树模型。树模型通常指的是一类使用树状结构进行数据分割和决策的算法，这些树模型通常可用于解决分类、回归和其他预测问题。在一种树模型使用场景中，树模型的模型持有方(例如交易平台、支付平台等)拥有模型的数据，包括模型参数、模型架构等，模型持有方的客户拥有特征数据，为数据持有方。模型持有方希望使用自己的树模型对客户的数据进行预测，得到预测标签，然而，客户也不希望泄露自身的数据。在该情况下，需要模型持有方将模型提供给客户以进行模型预测，因此，模型持有方需要在将模型提供给客户时对模型进行保护。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种使用树模型的方法，以保护模型方的模型。
2、本说明书第一方面提供一种使用树模型的方法，由模型方执行，所述树模型中包括决策树，所述方法包括：
3、将与树模型对应的密态树模型发送给数据方，所述密态树模型中包括第一密态树和第二密态树，所述第...
【技术保护点】
1.一种使用树模型的方法，由模型方执行，所述树模型中包括决策树，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，还包括：通过对所述决策树的每个叶子节点的值增加扰动值生成所述第一密态树，基于所述第一密态树生成所述第二密态树，基于所述第一密态树和所述第二密态树生成所述密态树模型。
3.根据权利要求2所述的方法，所述树模型包括n棵决策树，所述对所述决策树的每个叶子节点的值增加扰动值包括：生成与所述n棵决策树分别对应的n个随机数，对于每棵决策树，将其每个叶子节点增加与该决策树对应的随机数；所述记录与所述扰动值对应的扰动信息包括：将所述n个随机数相加，得到...
【技术特征摘要】
1.一种使用树模型的方法，由模型方执行，所述树模型中包括决策树，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，还包括：通过对所述决策树的每个叶子节点的值增加扰动值生成所述第一密态树，基于所述第一密态树生成所述第二密态树，基于所述第一密态树和所述第二密态树生成所述密态树模型。
3.根据权利要求2所述的方法，所述树模型包括n棵决策树，所述对所述决策树的每个叶子节点的值增加扰动值包括：生成与所述n棵决策树分别对应的n个随机数，对于每棵决策树，将其每个叶子节点增加与该决策树对应的随机数；所述记录与所述扰动值对应的扰动信息包括：将所述n个随机数相加，得到随机数之和，记录与所述随机数之和对应的信息作为扰动信息；
4.根据权利要求3所述的方法，所述与所述第一密态树对应的密态分数包括所述n棵第一密态树输出的密态分数之和，所述基于所述扰动信息对所述密态分数进行处理，得到所述树模型的预测结果包括：将所述n棵第一密态树输出的密态分数之和减去所述随机数之和，得到所述树模型的预测结果。
5.根据权利要求1或2所述的方法，所述扰动值的取值范围大于或者等于第一值、且小于或者等于第二值，所述第一值为所述树模型包括的全部叶子节点的值中的最小值，所述第二值为所述树模型包括的全部叶子节点的值中的最大值。
6.根据权利要求3所述的方法，所述第二密态树的叶子节点的取值范围大于或者等于第三值、且小于或者等于第四值，所述第三值为所述树模型包括的全部叶子节点的经扰动的值中的最小值，所述第四值为所述树模型包括的全部叶子节点的经扰动的值中的最大值。
7.根据权利要求6所述的方法，所述第二密态树中包括的分裂特征基于所述n棵决策树中包括的分...
【专利技术属性】
技术研发人员：王二梅，吴行行，魏长征，闫莺，王维，
申请(专利权)人：蚂蚁区块链科技上海有限公司，
类型：发明
国别省市：
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