小型横向逻辑回归示意图

小型横向逻辑回归示意图如下所示：
中介绍了使用FATE从零开始构建一个简单的横向逻辑回归模型的基本流程。在示意图中，通过使用威斯康星州临床科学中心开源的乳腺癌肿瘤数据集进行测试，将数据集切分成本地和远程两个部分。本地部分用于训练本地模型，远程部分用于训练远程模型。然后，通过模型交互和参数传递的方式实现横向联邦学习。最后，合并本地模型和远程模型，得到最终的横向逻辑回归模型。

中提到了一个示意图，图中展示了坐标框回归路径的不同方式。蓝色的框表示初始锚框，绿色的框表示真实标记框，红色的框表示最优的坐标框。示意图中展示了两种不同的回归路径：逆时针旋转和顺时针旋转。根据最长边表示法，实际回归路径可能会受到一定影响，需要进行合适的角度回归方法。

综上所述，小型横向逻辑回归示意图主要展示了横向联邦学习的基本流程和坐标框的回归路径示例。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [用FATE从零实现横向逻辑回归](https://download.csdn.net/download/unseven/88214310)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [关于前端架构的过去、现在与未来](https://blog.csdn.net/Ture010Love/article/details/104291621)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的光学遥感图像目标检测及价值评估](https://blog.csdn.net/qq_36130719/article/details/131108514)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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