极致梯度提升树模型的建模训练方法和电子设备

本申请提出一种极致梯度提升树模型的建模训练方法和电子设备，属于机器学习技术领域。该方法中，样本数据提供方根据加密设备发送的公钥值信息识别加密样本标签，再通过与加密设备的交互，根据加密样本标签完成对决策树的构建和训练。其中，在决策树的构建过程中，由样本数据提供方和加密设备分别执行部分计算，可提高性能。由样本数据提供方和加密设备进行交互来完成决策树的构建和训练，不再需要依赖多个参与方之间进行多轮网络通信，省略了通信成本，提高了数据安全性。