本申请公开了一种决策树模型的联邦建模方法、设备、存储介质及程序产品，涉及人工智能领域，所述方法包括：接收不同联邦参与方分别建立交互式决策树模型后发送的不同模型信息；通过预设算法合并所述不同模型信息，得到聚合模型信息；并分发给所述不同联邦参与方，以供对应不同联邦参与方接收所述聚合模型信息后，更新对应本地交互式决策树模型，并基于更新后的交互式决策树模型反馈是否达到预设联邦训练结束条件；若接收到未达到的反馈信息时，返回接收不同联邦参与方分别交互式建立决策树模型后发送的模型信息的步骤，直至达到预设联邦训练结束条件，以得到目标联邦决策树模型。在本申请中，提升模型的质量，稳定性以及减少模型的泛化误差。