训练提速3.45倍
通过神经网络预测分裂点，利用推测执行实现树节点跨层并行训练，显著减少联邦树模型的训练等待时间。
Yuhui, Zhang · Hong, Liao · Zhao, Lutan · Yuncong, Shao · 田志宏 · 王晓峰 · 孟丹 · Rui, Hou
IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems 2025
不等待父节点分裂完成，而是用预测器提前猜测分裂点，子节点训练任务可以在独立线程中先行执行，实现跨层并发。
一旦预测失误，系统立即识别，并通过复用错误推测训练的输出进行不完全回滚，减少重新计算的开销。
在六个公开数据集上，FTSeir 相比现有最优 GBDT 和随机森林实现分别获得最高 3.45 倍和 3.60 倍加速。