联邦学习决策树训练方法

联邦学习决策树训练方法是将决策树算法与联邦学习技术相结合，用于处理非独立同分布数据的联邦学习任务。其中，一种常见的方法是nFL-GBDT，即面向非独立同分布数据的联邦梯度提升决策树。

在nFL-GBDT方法中，每个参与方（例如个体用户或设备）都持有一部分本地数据，并使用该数据训练本地决策树模型。然后，通过联邦学习的方式，参与方之间交换部分模型参数和梯度信息，以共同训练全局的决策树模型。这样可以避免数据集中于一个中心服务器的传统机器学习方法中的数据隐私问题，并允许参与方在不共享原始数据的情况下共同学习模型。

联邦学习决策树训练方法在解决跨设备、跨平台数据合作和隐私保护等问题上具有重要的应用价值。通过联邦学习，各方可以共同训练一个全局模型，而不必将数据集集中在一个地方。这对于数据隐私敏感的场景非常有帮助，例如医疗和金融领域。同时，联邦学习决策树训练方法还可以提高模型的泛化性能，因为它可以利用多样化的数据进行训练，从而减少过拟合的风险。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [专为决策树打造，NUS&清华大学联合提出快速安全的联邦学习新系统](https://blog.csdn.net/c9Yv2cf9I06K2A9E/article/details/125669695)[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: 50%"]
- *2* [1. 面向非独立同分布数据的联邦梯度提升决策树](https://blog.csdn.net/weixin_43676735/article/details/130041171)[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: 50%"]
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