联邦学习分类树构建方法、模型构建方法，及终端设备

摘要

本发明实施例涉及一种联邦学习分类树构建方法、模型构建方法，及终端设备，包括：根据第一分类特征和第一分类阈值，将用户样本集合进行分类，获取至少两组用户样本子集；向第一子集中添加混淆用户样本，获取第二子集；计算与第二子集对应的第一加密梯度值之和；对一次加密梯度值进行二次加密后，与第二子集共同发送至第二数据提供方；接收第二加密梯度值之和；对第二加密梯度值之和进行一次解密，与第一加密梯度值之和、第一分类特征的信息以及第一分类阈值的信息反馈至第二数据提供方；接收最优分类特征的信息和与最优分类特征对应的最优分类阈值的信息；根据二者对第一子集进行分类，形成联邦学习分类树的分支节点，构建联邦学习分类树。