基于逻辑回归的联邦学习模型

联邦学习是指在保护数据隐私的前提下，多个数据持有方（例如不同的设备或机构）共同参与模型训练的一种分布式机器学习方法。联邦学习的目的是在不共享数据的情况下，获得全局模型的训练效果。

基于逻辑回归的联邦学习模型可以用于二元分类问题。模型由多个数据持有方共同训练，每个数据持有方只负责在本地训练自己的数据，然后将训练好的模型参数上传至中央服务器，由中央服务器聚合所有参数后更新全局模型。具体流程如下：

1. 每个数据持有方本地训练自己的数据，得到本地模型参数。
2. 每个数据持有方将本地模型参数上传至中央服务器。
3. 中央服务器聚合所有数据持有方上传的模型参数，并更新全局模型参数。
4. 中央服务器将更新后的全局模型参数发送给所有数据持有方。
5. 所有数据持有方使用更新后的全局模型参数进行本地模型更新，然后重复步骤1-4，直到全局模型收敛。

在逻辑回归中，模型参数为权重向量和偏置。每个数据持有方本地训练时，只需要计算自己的样本对模型参数的梯度，然后上传至中央服务器进行聚合。中央服务器根据聚合后的梯度更新全局模型参数，然后将更新后的全局模型参数发送给所有数据持有方。这样，每个数据持有方就可以使用更新后的全局模型参数进行本地模型更新。

基于逻辑回归的联邦学习模型可以用于许多应用场景，例如医疗健康、金融风控、智能交通等领域。通过联邦学习，不同机构可以共同训练模型，提高模型的训练效果，同时保护数据隐私。