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本发明公开了安全混洗梯度提升决策树的纵向联邦学习隐私保护方法，基于安全混洗，减小了纵向联邦学习的隐私预算，在保证模型可用性的同时提升了隐私性，实现了模型可用性和隐私性的更优平衡。系统包括：用户利用本地数据训练梯度提升决策树模型，并将决策树模...
该专利属于福建师范大学所有，仅供学习研究参考，未经过福建师范大学授权不得商用。

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