申请/专利权人：同盾科技有限公司;同盾控股有限公司

申请日：2021-07-20

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN113537361B

主分类号：G06F18/2113

分类号：G06F18/2113;G06F18/214;G06N3/098

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.02#授权;2021.11.09#实质审查的生效;2021.10.22#公开

摘要：本申请提供了一种联邦学习系统中的跨样本特征选择方法及联邦学习系统，所述方法包括：通过隐私计算的方式，对所有参与方所拥有样本的特征进行假设检验，得到样本中各个特征维度的检验统计量；每次对所有参与方所拥有样本的特征进行假设检验，将所述检验统计量处于预设统计量区间之外且距离最远的特征维度从样本中剔除，并对所有参与方所拥有样本的特征再次进行假设检验，直到样本中各个特征维度的检验统计量均处于所述预设统计量区间内，得到特征选择后的样本。本申请实施例能够提高特征选择的准确率以及效率。

主权项：1.一种联邦学习系统中的跨样本特征选择方法，其特征在于，所述方法包括：所有参与方将所拥有样本的特征和标签发送至中间方；所述中间方作为可信第三方，通过隐私计算的方式，基于所有参与方所拥有样本的特征以及所有参与方所拥有样本的标签，计算得到第一矩阵的转置乘以所述第一矩阵所得到的第一乘积，以及所述第一矩阵的转置乘以第二矩阵所得到的第二乘积，其中，所述第一矩阵用于描述所有参与方所拥有样本的特征，所述第二矩阵用于描述所有参与方所拥有样本的标签；基于所述第一乘积以及所述第二乘积，计算得到样本中各个特征维度的回归系数；基于所述回归系数，计算得到所有参与方的误差之和；基于所述回归系数以及所述误差之和，计算得到样本中各个特征维度的检验统计量，并将样本中各个特征维度的检验统计量发送给各个参与方；所述参与方在每次接收到样本中各个特征维度的检验统计量时，将所述检验统计量处于预设统计量区间之外且距离最远的特征维度从样本中剔除，并对所有参与方所拥有样本的特征再次进行假设检验，直到样本中各个特征维度的检验统计量均处于所述预设统计量区间内，得到特征选择后的样本。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 同盾科技有限公司;同盾控股有限公司 联邦学习系统中的跨样本特征选择方法及联邦学习系统

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