提出无需共享数据的联邦特征选择方法

发生了什么

据Towards Data Science报道，Ioannis Christofilogiannis于2026年10月14日提出“Feature Election”方法。该方法允许医院、银行等节点在不共享原始数据行的情况下进行联邦特征选择。各站点本地运行特征选择器生成二进制掩码和偏好分数，发送至服务器。服务器根据站点样本量加权投票，结合自由度参数确定全局特征掩码。此过程仅交换掩码、分数和行数，不传输梯度或数据行，随后在缩减表上执行FedAvg等标准联邦训练。