本章将为读者介绍在纵向联邦学习任务中的树模型算法，并通过随机森林算法的实例深入讲解联邦学习算法的设计思路与安全性论证。
本章的纵向联邦树模型算法基于两种不同的集成方式——Bagging和Boosting，因此分成了两种算法，即纵向联邦随机森林算法和纵向联邦梯度提升算法。
