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请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-predicted-jobs 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID，最大长度32，由字母和数字组成 league_id
请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-vertical-jobs/{job_id}/execute 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID，最大32位，由字母和数字组成
请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-vertical-jobs/{job_id}/idTruncation 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID，最大32位，由字母和数字组成
执行横向联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id}/execute 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID，最大32位，由字母和数字组成
获取多方安全计算作业详情 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/sql-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID，最大32位，由字母和数字组成
查询多方安全计算作业列表 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/sql-jobs 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID，最大32位，由字母和数字组成 league_id
发起方执行恶意脚本，试图篡改所获取的路径中的作业训练结果。 图2 执行恶意脚本 发起方执行恶意脚本后，由于安全沙箱确保每个横向联邦作业都是隔离的，当某个作业想去访问或篡改其他作业相关的文件时，无法找到作业执行结果文件，因此脚本执行失败、无法篡改，从而实现安全防护。 图3 恶意脚本执行结果
调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/sql-jobs/{job_id}/execute 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID，最大32位，由字母和数字组成
请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-vertical-jobs/{job_id}/ivcalculate 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID，最大32位，由字母和数字组成
REGION>")) .build(); ShowJobStatisticsRequest request = new ShowJobStatisticsRequest(); request.withLeagueId("{league_id}");
查询联邦分析作业列表 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/sql-jobs 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目id，最大32位，字母和数字组成 league_id
查询联邦学习作业列表 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目id，最大32位，字母和数字组成 league_id
查看求交结果 隐私求交作业执行完成后，企业A可以通过单击“历史作业 > 查看结果”看到隐私求交作业的运行结果，包括交集的大小和交集文件的路径。 打开obs到指定目录下查看，可以看到有两个结果文件，其中一个是交集记录的序号alignedIds.csv，另一个是交集记录的id alignedOriginalIds
0为该线性模型的系数加上偏置项。 图2 查看模型结果文件 本地利用测试集评估模型。可以采用如下脚本，会打印出模型在测试集上的准确率和AUC两个指标。 图3 本地评估模型的Python脚本 父主题： 测试步骤
创建训练型横向联邦学习作业 配置作业的执行脚本，训练模型文件。 执行脚本是每个参与方的计算节点在本地会执行的模型训练、评估程序，用于基于本地的数据集训练子模型。 训练模型文件则定义了模型的结构，会用于每个参与方在本地初始化模型。 图2 配置执行脚本、训练模型文件 配置已方、对方数据集。
TICS服务会对两方的数据先进行样本对齐，并对双方共有的数据进行联邦预测，预测的结果会保存在企业A（作业发起方）的计算节点上。企业A可以通过obs服务或者登录到计算节点后台获取到对应路径的文件。 当只有一方提供特征时，预测的结果如下，第一列是用户的id，第二列是用户是否是高价值用户的标签，第三列、第四列是对应的概率：
需要客户运维侧保障）。 参照如何在两个节点间免密ssh登录完成节点免密设置。 在节点A任意目录下创建该脚本sync_tics.sh，建议放在 /opt/tics目录下，确保脚本文件具备可执行权限。 #!/bin/bash if [[ -n $(docker ps | grep k8s_db)
需要客户运维侧保障）。 参照如何在两个节点间免密ssh登录完成节点免密设置。 在节点A任意目录下创建该脚本sync_tics.sh，建议放在 /opt/tics目录下，确保脚本文件具备可执行权限。 #!/bin/bash if [[ -n $(docker ps | grep k8s_db)
”，且长度为1～128个字符 描述 作业的详细描述信息。 作业类型 用户下拉选择所需作业类型即可。 运行环境 表示可信联邦学习作业在本地运行。 执行脚本 用户本地的自定义执行脚本，样例请参考准备本地横向联邦数据资源中步骤4。 训练模型 用户自定义模型，样例请参考准备本地横向联邦数据资源中步骤3。 初始权重参数
ModelArts和PriorityModelArts只有在CCE计算节点才能选择，IEF计算节点只能选择LOCAL。 执行脚本 用户本地的自定义执行脚本，样例请参考准备本地横向联邦数据资源中步骤4。 训练模型 用户自定义模型，样例请参考准备本地横向联邦数据资源中步骤3。 初始权重参数
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