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创建数据预处理作业 数据预处理是训练机器学习模型的一个重要前置步骤，其主要是通过转换函数将特征数据转换成更加适合算法模型的特征数据过程。TICS特征预处理功能能够实现对数据的探索、分析、规整以及转换，以达到数据在训练模型中可使用、可实用，在TICS平台内完成数据处理到建模的闭环。
未满足前提条件，服务器未满足请求者在请求中设置的其中一个前提条件。 413 Request Entity Too Large 由于请求的实体过大，服务器无法处理，因此拒绝请求。为防止客户端的连续请求，服务器可能会关闭连接。如果只是服务器暂时无法处理，则会包含一个Retry-After的响应信息。 414
什么是项目？ 什么是项目？ 云的每个区域默认对应一个项目，这个项目由系统预置，用来隔离物理区域间的资源（计算资源、存储资源和网络资源），以区域默认单位为项目进行授权，IAM用户可以访问您账号中该区域的所有资源。 如果您希望进行更加精细的权限控制，可以在区域默认的项目中创建子项目，
描述 URI-scheme 表示用于传输请求的协议，当前所有API均采用HTTPS协议。 Endpoint 指定承载REST服务端点的服务器域名或IP，不同服务不同区域的Endpoint不同。 终端节点（Endpoint）即调用API的请求地址，不同服务不同区域的终端节点不同。本服
可信智能计算服务的终端节点Endpoint构造规则如下，请您根据业务需要选择对应区域的终端节点。 表1 可信智能计算服务Endpoint 区域名称 区域ID 终端节点（Endpoint） 协议类型 华北-北京四 cn-north-4 tics.cn-north-4.myhuaweicloud
MA纳管的CCE集群要和TICS的CCE计算节点在同一个VPC下。 注册MA资源池 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上选择“基本信息”，打开基本信息页面。 在“基本信息”页面，输入创建MA Lite资源池纳管的CCE集群ID，单击“注册”。 图1 注册ma资源池 创建可信联邦学习训练型作业
数据集注册管理 数据集列表展示 创建或更新数据集 批量删除数据集 发布数据集到空间 获取数据详情 父主题： 计算节点API
"ext_columns" : [ ] } 状态码 状态码 描述 200 获取数据详情成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题： 数据集注册管理
fa8" ] } 响应示例 无 状态码 状态码 描述 200 删除数据集成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题： 数据集注册管理
035+00:00" } ] } 状态码 状态码 描述 200 数据集列表展示成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题： 数据集注册管理
"9c8eb77a731b455cb4183d170fcfc8ff" } 状态码 状态码 描述 200 创建或更新数据集成功 父主题： 数据集注册管理
blish 响应示例 无 状态码 状态码 描述 200 发布数据集到空间成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题： 数据集注册管理
查询空间已注册数据集列表 功能介绍 功能描述：用户可以使用该接口查询空间已注册数据集列表。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/datasets 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述
配置参数 “数据配置文件”的“可选数据列表”： LOCAL运行环境，展示的是通过本地连接器发布的本地数据。 “训练型作业”同一个计算节点只能选一个数据集，但是一个作业必须要选两个及两个以上的数据集才能做训练。 表1 作业参数说明 参数名 参数描述 作业名称 用户自定义作业的名称，只能
进入云容器引擎服务单击对应集群进入集群管理页面。 图2 进入集群管理页面 单击“配置项与密钥”模块，更新名为“agent-xxx”的配置项，新增一个配置项“AGENT_RESULT_FILE_PERMISSIONS”，值为用户想要的文件权限数字，例如“666”。 文件所在父目录的权限会
梁，保障数据按照合作方意愿受限使用。 计算节点是管理参与方数据的最小单位。部署计算节点时需要指定空间配置信息。在计算节点中支持配置连接器，注册数据集，任务执行，查看任务执行日志。 连接器（Connector） 连接器是可信智能计算节点内置的连接特定数据源所需的对象模板，目前支持连接MRS
数据文件仅支持csv文件和数据目录两种形式。选择数据目录时，必须保证目录下至少包含一个csv文件，且所有csv文件的特征数保持一致。此外，选择数据集的原始文件，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：
的潜在客户，再针对这些客户进行定向营销，达成提高营销效果、降低营销成本的业务诉求。 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
面需要带一个“？”，形式为“参数名=参数取值”，例如“limit=10”，表示查询不超过10条数据。 为查看方便，在每个具体API的URI部分，只给出resource-path部分，并将请求方法写在一起。这是因为URI-scheme都是HTTPS，而Ip:port在同一个计算节点
场景描述 背景信息 本案例以“预测乳腺癌是良性/恶性”的场景为例。假设一部分的乳腺癌患者数据存储在xx医院，另一部分数据存储在某个其他机构，不同机构数据所包含的特征相同。 这种情况下，xx医院想申请使用其他机构的乳腺癌患者数据进行乳腺癌预测模型建模会非常困难。因此可以通过华为TI
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