邦学习是机器学习中一个非常火热的领域，指多方在不传递数据的情况下共同训练模型。随着联邦学习的发展，联邦学习系统也层出不穷，例如 FATE, FedML, PaddleFL, TensorFlow-Federated 等等。
然而，大部分联邦学习系统不支持树模型的联邦学习训练。相比于神经网络，树模型具有训练快，可解释性强，适合表格型数据的特点。树模型在金融，医疗，互联网等领域有广泛的应用场景，比如用来做广告推荐、股票预测等等。
决策树的代表性模型为 Gradient Boosting Decision Tree (GBDT)。由于一棵树的预测能力有限，GBDT 通过 boosting 的方法串行训练多棵树，通过每棵树用来拟合当前预测值和标签值的残差的方式，最终达到一个好的预测效果。代表性的 GBDT 系统有 XGBoost, LightGBM, CatBoost, ThunderGBM，其中 XGBoost 多次被 KDD cup 的冠军队伍所使用。然而，这些系统都不支持联邦学习场景下的 GBDT 训练。
近日，来自新加坡国立大学和清华大学的研究者提出了一种专注于训练树模型的联邦学习新系统 FedTree。

 

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