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本文分享基于Fate使用横向联邦神经网络算法对多分类的数据进行模型训练，并使用该模型对数据进行多分类预测。

Fate的模型预测有离线预测和在线预测两种方式，两者的效果是一样的，主要是使用方式、适用场景、高可用、性能等方面有很大差别；本文分享使用Fate基于纵向逻辑回归算法训练出来的模型进行离线预测实践。

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隐私计算与传统数据使用方式相比，它不需要聚合各方数据搭建数据仓库，联邦学习在联合的过程中，多方机构之间的数据是不会进行共享的，实现数据的可用不可见；本文主要分享隐私计算平台Fate的相关基本概念，以及