[发明专利]基于联邦学习的特征补全方法、装置、设备及存储介质在审
| 申请号： | 202011643145.5 | 申请日： | 2020-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN112700010A | 公开（公告）日： | 2021-04-23 |
| 发明（设计）人： | 康焱 | 申请（专利权）人： | 深圳前海微众银行股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06F16/215;G06F21/60 |
| 代理公司： | 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 44287 | 代理人： | 张志江 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市前海深港合作区前*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种基于联邦学习的特征补全方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取待补全样本数据，将所述待补全样本数据输入至预设目标特征补全模型中；其中，所述预设目标特征补全模型为基于具有标签的非缺失样本特征数据，通过执行第一预设纵向联邦学习流程，对预设初始补全模型进行迭代训练得到的；基于所述特征补全模型对所述待补全样本数据进行补全处理，得到目标补全数据，以使用所述目标补全数据进行机器学习模型的训练。在本申请中，利用多个参与方设备的不同特征来联合建立预设目标特征补全模型，避免样本数量较少或者样本特征比较同质时，训练得到的模型的预测准确度低，也即，提高了特征预测模型的预测准确性度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 联邦 学习 特征 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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