fate纵向联邦逻辑回归

FATE（Federated AI Technology Enabler）是一种支持纵向联邦学习的开源工具，可以用于逻辑回归等模型的训练和评估。在纵向联邦学习中，涉及到以下四个方面的工作：数据输入、样本对齐、模型训练和模型评估。

具体而言，纵向联邦训练的步骤如下：
1. 数据输入：将数据转换为FATE支持的DTable格式，以便进行后续的操作。
2. 样本对齐：纵向联邦学习中需要找出参与方之间的交集数据，以便进行模型训练。样本对齐是纵向联邦学习的一个重要步骤。
3. 模型训练：使用纵向联邦学习算法对交集数据进行模型训练，得到逻辑回归模型。
4. 模型评估：由于模型评估数据分布在参与方之间，需要联合双方才能进行模型评估。

如果你想使用FATE进行纵向联邦逻辑回归，你可以按照以上步骤进行配置和操作。具体的教程和实现可以参考引用和引用中提到的相关内容。