一种决策树数据模型建立方法

本发明涉及机器学习技术领域，公开了一种决策树数据模型建立方法，该方法先通过分布式节点采集结构化数据表、时序数据流、图结构数据等异构数据源，对时序数据流用动态滑动窗口采样，图结构数据经图嵌入算法向量化。构建多阶段特征选择模型筛选特征，基于此建立采用自适应分裂准则的动态决策树生成框架。运用多目标优化算法调整树结构，引入增量式剪枝机制提升性能。在线模型更新模块监控数据分布变化，适时重构局部子树，结合差分隐私保护机制注入噪声保护数据隐私。该方法有效处理异构数据，提高模型分类精度、降低复杂度、增强泛化能力，还能在线更新模型并保护数据隐私。电子设备调用相关指令执行该方法，可实现高效数据处理与分析。