垂直联邦学习常用的数据集

垂直联邦学习（Vertical Federated Learning）是一种隐私保护的机器学习方法，用于训练模型在分布式数据源上进行合作学习。在垂直联邦学习中，不同数据源持有不同的特征，因此需要使用特定的数据集来进行训练。以下是一些常用的数据集：

1. Adult 数据集：用于预测个人收入水平，包含各种个人特征如年龄、教育水平、婚姻状况等。

2. Medical 数据集：包括医疗记录，例如患者的症状、疾病历史、药物治疗等，可用于研究疾病预测和诊断。

3. Credit 数据集：包含个人信用卡和贷款记录，用于风险评估和信用评分。

4. Retail 数据集：包括购买历史、消费行为等，可用于个性化推荐和市场营销。

5. Telecom 数据集：包括用户通信行为、网络活动等，可用于客户流失预测和网络优化。

这些数据集在垂直联邦学习中被广泛使用，通过合作学习模型，各个数据源能够共同训练模型而不泄露敏感数据。当然，实际使用的数据集还取决于具体的应用场景和需求。

相关问题

联邦学习中读取本地的fashionmnist数据集后如何分配到各个节点

在联邦学习中，本地的fashionmnist数据集可以被分配到各个节点。为了保护每个节点上的私有数据，通常采用安全的加密技术来进行数据的传输和存储。具体的数据分配方式可以根据联邦学习的算法来确定。例如，可以采用水平分割的方式，将数据集按照样本的类别进行划分，然后将各个类别的训练样本分配到不同的节点中进行训练，或者使用垂直分割的方式将特征分割后分配到各个节点。这样可以充分利用分布式计算和分布式数据存储的优势，加速模型的训练，并且确保数据的隐私性。

纵向联邦学习嵌入模型

纵向联邦学习是一种联邦学习的形式，适用于数据集垂直分布的场景。在这种情况下，每个参与方都持有不同的特征，这些特征可以被合并以提高建模的性能。 纵向联邦学习的核心思想是将数据分为非重叠集合，并使每个参与方在没有暴露个体数据的情况下协同进行模型训练。因此，与横向联邦学习比较，纵向联邦学习更强调数据的隐私性。在纵向联邦学习中，参与方可以通过加密的方式来保护个体数据，并通过安全和高效的协议来协同训练模型。而嵌入模型是纵向联邦学习中的一个重要的应用场景，它可以用于不同参与方之间的特征融合，从而实现更好的建模效果。在嵌入模型中，特征通常被转换为低维向量，这些向量反映了数据之间的关系，从而提高了模型的性能。总的来说，纵向联邦学习嵌入模型是一个非常有前途的研究领域，它可以在不暴露个体数据的情况下提高数据建模的效率和准确性。
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