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叠较少的情况,联合多个参与者的具有相同特征的多行样本进行可信联邦学习,联合建模。 模型评估 评估训练得出的模型权重在某一数据集上的预测输出效果。 纵向联邦机器学习 纵向联邦机器学习,适用于参与者训练样本ID重叠较多,而数据特征重叠较少的情况,联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行可信联邦学习,联合建模。
UNIQUE_ID--唯一标识 2.SENSITIVE--敏感 3.NON_SENSITIVE--非敏感 fl_label_type String 联邦学习字段标签分类 privacy_policy String 字段数据处理隐私策略。 1.MASK--掩码 2.NONE--不处理 privacy_policy_ext
叠较少的情况,联合多个参与者的具有相同特征的多行样本进行联邦机器学习,联合建模。 模型评估 评估训练得出的模型权重在某一数据集上的预测输出效果。 纵向联邦机器学习 纵向联邦机器学习,适用于参与者训练样本ID重叠较多,而数据特征重叠较少的情况,联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行联邦机器学习,联合建模。
需要指定csv文件的“分隔符”、“是否包含表头”。“是否包含表头”是指文件的第一行是否是每一个字段的名称。 数据结构:配置每个字段的类别标签,包括以下几种: “字段类型”:支持BOOLEAN、TINYINT、SMALLINT、INTEGER、BIGINT、FLOAT、DOUBL
UNIQUE_ID--唯一标识 2.SENSITIVE--敏感 3.NON_SENSITIVE--非敏感 fl_label_type 否 String 联邦学习字段标签分类 privacy_policy 否 String 字段数据处理隐私策略。 1.MASK--掩码 2.NONE--不处理 privacy_policy_ext
字段类型 描述 id string hash过后的手机号字符串 col0-col4 label float int 企业A数据特征 企业A对用户的标签属性 industry_all.csv id,col0,col1,col2,col3,col4,label 5feceb66ffc86f3
应用。 注意,此时的预处理方法已冻结,与训练数据预处理作业保持一致,不可再修改。 依次单击“描述性统计”、“批量刷新分布”,评估预处理方法效果是否符合预期。评估通过后,单击“保存并执行”,完成对评估/预测数据的处理和生成。 图10 生成处理后的评估/预测数据 发布预处理后的评估/