模型优化方法、装置、设备、存储介质及产品

本申请公开了一种模型优化方法、装置、设备、存储介质及产品，涉及人工智能技术领域，包括：根据主要训练特征集和辅助训练特征集训练决策树模型；获取参数更新信息和特征重要性信息；根据参数更新信息和特征重要性信息进行全局模型的聚合更新，根据当前聚合更新结果对决策树模型进行优化；通过上述方式，利用经过科学特征选择和采样的训练特征集训练决策树模型，能够有效、充分利用所有特征，并引入一种结合联邦学习特征影响聚合与模型协同训练的目标算法进行全局模型的聚合更新，根据当前聚合更新结果对决策树模型进行优化，以确保决策树模型能够有效地与全局模型进行协同工作，从而能够有效提高优化模型的准确性，以及提高联邦学习的性能。