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控制权重更新的幅度，以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度，根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。 切分点数量 定义每个特征切分
learning_rate String 纵向联邦算法学习率，最大长度16 label_dataset String 标签数据集，最大长度100 label_agent String 标签方可信计算节点，最大长度100 batch_size Integer lr批大小，最小值1 grad_epsilon
消息体的类型（格式），默认取值为“application/json”。 如果请求消息体中含有中文字符，则还需要通过charset=utf8指定中文字符集。 是 application/json;charset=utf8 Content-Length 请求body长度，单位为Byte。 否 3495
表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 offset 是 Integer 起始位置。最小值0，最大值2的32次方-1 limit 是 Integer 查询个数。最小值0，最大值100 filter 否 String ''''''''''''''''''''''''''''''''过滤条件，最大值128
的并行度，默认值为1。当需要提升作业性能时，可以修改该参数，参考配置为CCE集群中规格时建议配置范围为4~8，大规格部署时建议配置范围为8~16，具体根据实际需求和情况调整。 user.task.concurrency：在用户所属计算节点计算时的并行度，默认值为1。当需要提升作业
参数类型 描述 league_id 是 String 空间ID，最大长度32，由字母和数字组成 job_id 是 String 作业ID，最大长度32，由字母和数字组成 project_id 是 String 项目ID，最大长度32，由字母和数字组成 表2 Query参数 参数 是否必选
"VFL_SAMPLE_ALIGNMENT", "league_id" : "8028984ce0b44b1cbdf20dff1ee41466", "job_id" : "d6660da0cc53434c92cb5ef8d543e80b", "job_name" : "aGDy1"
标签方回填存储策略，0不回填，1内存存储（默认），2磁盘存储 表6 ModelParamVo 参数 是否必选 参数类型 描述 predict_threshold 否 Float 预测阈值，最小值0，最大值1 learning_rate 否 Float 学习率，最小值0，最大值1 batch_size
发起方agent id，最大长度32 host_agent_name 是 String 发起方agent别名，最大长度128 boot_file_url 是 String 训练脚本路径，最大长度512 model_file_url 是 String 模型路径，最大长度512 engine_id
发起方可信计算节点名称，最大长度128 boot_file_url String 训练脚本路径，最大长度512 model_file_url String 模型路径，最大长度512 engine_id String 引擎id，最大长度50 spec_id String 资源规格id，最大长度50 initial_weight_url
、中文、“-”、“_”、“.”，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，
描述 agent_id 是 String 可信计算节点id。 支持数字，英文字母，下划线，长度32。 dataset_id 是 String 数据集id。 支持数字，英文字母，下划线，长度32。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token
表1 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-Type 是 String 消息体的类型（格式），必选，默认取值为“application/json”，有其他取值时会在具体接口中专门说明。 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 user_name
when i.label > 0 then 1 else 0 end ) as positive_count, sum( case when i.label <= 0 then 1 else 0 end ) as
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 评估时必填，训练时可选，样例请参考准备本地横向联邦数据资源中步骤3。 迭代次数 即epoch，数据迭代计算的次数。 训练轮数
多方安全计算”，在页面上方选择作业创建的空间后，单击“创建”。 图1 创建多方安全计算作业 在弹出的对话框中，输入作业“名称”和“描述”信息后单击“确定”。 图2 新建作业 在作业列表中查找创建的作业，单击“开发”，进入作业开发页面编写SQL语句。SQL语句开发完成后单击“保存”。 在
描述 agent_id 是 String 可信计算节点id。 支持数字，英文字母，下划线，长度32。 notice_id 是 String 通知记录id。 支持数字，英文字母，下划线，长度32。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token
纵向联邦作业id，最大32位，由字母和数字组成 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 job_instance_type 是 String 作业实例类型，最大长度32。SQL,HFL,VFL_TRAIN,VFL_EVALUATE,VFL_FEATURE_SELECTION,VFL_SAMPLE_ALIGNMENT
String 作业名称，名称不能以空白字符开头结尾、或者包含下列任何字符：\ / : * ? " < > |，长度要求在1~128之间 description 否 String 描述，最大长度512 agent_id 是 String 可信计算节点id，最大32位，由字母和数字组成 响应参数
开发规范 规则 多方安全计算中，基础的sql语法都能够支持，但无法支持所有特殊语法。 语法规则如下： 图1 语法规则 建议及示例 查询示例中两表join场景，建议将大表置于join左侧，小表置于join右侧，可借助初筛的能力，进行小表在大表端的加密过滤，提升性能。 建议示例： Select
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