一种基于混淆矩阵的横向联邦模型评估方法
基本信息
| 申请号 | CN202210244963.0 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114595895A | 公开（公告）日 | 2022-06-07 |
| 申请公布号 | CN114595895A | 申请公布日 | 2022-06-07 |
| 分类号 | G06Q10/04;G06Q10/06;G06F16/906;G06F17/16 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 宋鎏屹;毛仁歆;朱振超 | 申请（专利权）人 | 蓝象智联（杭州）科技有限公司 |
| 代理机构 | 北京盛凡佳华专利代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 汤镇宇 |
| 地址 | 310000 浙江省杭州市余杭区仓前街道鼎创财富中心2幢3012室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于混淆矩阵的横向联邦模型评估方法，属于联邦学习技术领域，包括以下步骤：S1、发起方和数据方设定得分阈值，以0.01为步长从0.01到0.99，得到100个阈值点；S2、发起方和数据方分别计算每个阈值点的混淆矩阵，各得到100个混淆矩阵；S3、数据方将己方的混淆矩阵发送给发起方；S4、发起方合并双方的混淆矩阵，以此计算FPR和TPR，并形成一个ROC曲线；S5、根据FPR和TPR来计算AUC和KS。该基于混淆矩阵的横向联邦模型评估方法，可以在横向联邦学习场景中，快速安全得输出模型得分，并且不需要用到混淆电路这样的加密算法，可以确保性能可适用于商业用途。 |
