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本公开是关于一种基于SoftGBDT的跨特征联邦学习方法、数据预测方法及装置，涉及机器学习技术领域，该基于SoftGBDT的跨特征联邦学习方法包括：利用SoftGBDT计算第一特征数据在SoftGBDT中的第一内节点的第一线性回归部分；计算第一线性回归部分以及第二线性回归部分在SoftGBDT中的叶子节点的输出值，并计算SoftGBDT中所包括的当前软决策树的局部损失函数；根据局部损失函数计算SoftGBDT的全局损失函数，并根据全局损失函数计算第一内节点的第一梯度，以对Soft
(19)国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 113435537 B
(45)授权公告日 2022.08.26
(21)申请号 202110806104.1 G06N 20/00 (2019.01)
(22)申请日 2021.07
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