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准备数据 企业A和大数据厂商B需要按照训练模型使用的特征，提供用于预测的数据集，要求预测的数据集特征必须包含训练时使用的特征。 表1 企业A的数据 字段名称 字段类型 描述 id string hash过后的手机号字符串 col0-col4 float 企业A数据特征 industry_predict
准备数据 A方提供了待查询的用户ID数据，样例如下： blacklist_query.csv id 1914fd1aef9346e7a1b0a63c95aa918e 6b86b273ff34fce19d6b804eff5a3f57 66985617b4f74d14b4eceeaa25d61f5e
首先，企业A和大数据厂商B需要商议确定要提供的数据范围及对应的元数据信息，例如双方初始决定使用最近三个月的已有用户转化数据作为联邦训练的训练集和评估集。 表1 企业A的数据 字段名称 字段类型 描述 id string hash过后的手机号字符串 col0-col4 float 企业A数据特征 label
多方安全计算”页面单击创建，进入sql开发页面，展开左侧的“合作方数据”可以看到企业A、大数据厂商B发布的不同数据集。 单击某一个数据集可以看到数据集的表结构信息。 此时企业A可以编写如下的sql语句统计双方的数据碰撞后的正负样本总数，正负样本总数相加即为双方共有数据的总数。 select
选择待处理的审批记录，单击“查看详情”。 填写审批意见，单击“同意”。 图1 填写审批意见 启动数据初始化 审批通过后，发起方可以在实时隐匿查询页面作业列表中单击“启动数据初始化”。 父主题： 实时隐匿查询
准备数据 企业A的实时业务不需要准备数据，在发起查询时通过参数传递需要查询的用户id。 表1 企业B用户画像数据 字段名称 字段类型 描述 id string hash过后的手机号字符串 f0-f4 float 用户数据画像特征 bigdata_all.csv id,f0,f1,f2
能源信息提供方的数据power，在用户计算节点agent_power上发布。 表1 企业税收和资助金情况表tax 列名 含义 字段分类 Id 企业id 唯一标识 tax_bal 税收 敏感 Industry 行业类型 不敏感 表2 企业政府资助金数据表support 列名 含义 字段分类 Id 企业id 唯一标识
证分为个人账号和企业账号认证，不同账号类型认证的方法请参考以下链接。若您的账号已通过实名认证，可以略过此部分内容。 个人账号如何完成实名认证 企业账号如何完成实名认证 实名认证信息提交后，请耐心等待审核结果，最长3个工作日内完成审核。 实名认证通过后需要40分钟才能生效。 父主题：
获取用户token 获取用户的token，因为在后续的请求中需要将token放到请求消息头中作为认证。 获取空间列表 获取调用后续接口参数信息，例如可信节点id。 准备数据 在调用API之前(分析类型)，您需要准备如下数据。 表1 准备数据 数据项 名称 说明 样例 云账户信息 项目名
联邦预测”，打开联邦预测作业页面。 在“联邦预测”页面批量预测Tab页，查找待执行的作业，单击“发起预测”，在系统弹窗中填写“分类阈值”，勾选数据集发起联邦预测。 如果在创建联邦预测作业 步骤4中勾选的模型不包含标签方特征，联邦预测支持只勾选己方数据集发起单方预测。 图1 发起预测 图2 勾选数据集
合建模。 已发布区域：北京四、北京二 如何创建横向训练型作业？ 如何创建横向评估型作业？ 如何创建纵向联邦学习作业？ 联邦预测作业 联邦预测作业在保障用户数据安全的前提下，利用多方数据和模型实现样本联合预测。 已发布区域：北京四、北京二 如何创建联邦预测作业？
空间升级与回滚 本章节将介绍如何对已创建的空间进行升级与回滚。 空间升级 空间回滚 父主题： 空间管理
作业授权 在实时隐匿查询作业列表页面，查找待授权的作业，单击“更多>授权”。 图1 授权作业 在弹出的窗口中，选择需要授权的执行节点。授权成功后，被授权节点可以直接执行作业并获取作业结果。 图2 选择授权对象 取消作业授权 需要取消授权时，可以在作业列表中单击“更多>授权”，在授权窗
同的数据集即可发起模型评估。 至此使用可信联邦学习进行联邦建模的过程已经完成，企业A已经训练出了一个符合自己要求的算法模型，后续文档会介绍如何使用已有的算法模型对新的数据进行预测。 父主题： 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模
方式调用TICS API，端到端执行分析型作业为例，介绍使用TICS API的基本流程。 获取用户token 获取用户的token，因为在后续的请求中需要将token放到请求消息头中作为认证。 获取可信节点详情 获取调用后续接口参数信息，例如可信节点id。 创建连接器 创建数据连接器，以MySQL类型为例。
应的元数据信息，双方初始决定使用最近三个月的已有用户转化数据作为联邦训练的训练集和评估集，之后使用每周产生的新数据作为联邦预测的预测集。 表1 企业A的数据 字段名称 字段类型 描述 id string hash过后的手机号字符串 col0-col4 label float int
获取项目ID和账号ID 项目ID表示租户的资源，账号ID对应当前账号。用户可在对应页面下查看不同Region对应的项目ID和账号ID。 注册并登录管理控制台。 在用户名的下拉列表中单击“我的凭证”。 在“API凭证”页面，查看账号名和账号ID，在项目列表中查看项目ID。 父主题： 准备工作
获取项目ID和账号ID 项目ID表示租户的资源，账号ID对应当前账号。用户可在对应页面下查看不同Region对应的项目ID和账号ID。 注册并登录管理控制台。 在用户名的下拉列表中单击“我的凭证”。 在“API凭证”页面，查看账号名和账号ID，在项目列表中查看项目ID。 父主题： 环境准备
在“可信联邦学习”页面，单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中配置作业名称相关参数，完成后单击“确定”。 图2 新建作业 在弹出的界面，继续配置可信联邦学习作业的参数，参数配置参考表1。 图3 配置参数 “数据集配置”的“可选数据列表”： 本地运行环境时，展示的是通过本地连接器发布的本地数据。
的业务诉求。 根据前一篇文章，企业A已经通过可信联邦学习功能训练出了一个预测客户时候是高价值用户的模型。 本文主要介绍企业A和大数据厂商B如何通过已有的模型对新的业务数据进行预测。 父主题： 使用TICS联邦预测进行新数据离线预测
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