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围为5~10的整数。 分类阈值 区分正负例的得分阈值。 逻辑回归/FiBiNET 学习率 控制权重更新的幅度，影响训练收敛速度和模型精度，取值范围为0~1。 迭代次数 完成全部样本训练的次数，取值为正整数。 批大小 单次训练使用的样本数，取值为正整数。 分类阈值 区分正负例的得分阈值
ectors/{connector_id} 响应示例 无 状态码 状态码 描述 200 删除连接器成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题： 连接器管理
500 内部服务器错误 { "error_code" : "TICS_AGENT.10000012", "error_msg" : "测试连接失败，请检查参数或上传文件权限" } 状态码 状态码 描述 200 连接器连接测试成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题：
sql_col_privacy_type 否 String sql数据集字段隐私分类。 1.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
HTTP方法 方法 说明 GET 请求服务器返回指定资源。 PUT 请求服务器更新指定资源。 POST 请求服务器新增资源或执行特殊操作。 DELETE 请求服务器删除指定资源，如删除对象等。 HEAD 请求服务器资源头部。 PATCH 请求服务器更新资源的部分内容。 当资源不存在的
"connector_status" : "NORMAL" } ] } 状态码 状态码 描述 200 获取连接器列表成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题： 连接器管理
\"password\":\"***\"}" } 状态码 状态码 描述 200 更新连接器成功 201 新建连接器成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题： 连接器管理
围为5~10的整数。 分类阈值 区分正负例的得分阈值。 逻辑回归/FiBiNET 学习率 控制权重更新的幅度，影响训练收敛速度和模型精度，取值范围为0~1。 迭代次数 完成全部样本训练的次数，取值为正整数。 批大小 单次训练使用的样本数，取值为正整数。 分类阈值 区分正负例的得分阈值
将二进制的字节内容用base64编码并输出成utf8编码的字符串。 binary：必填。参数类型为字节数组byte[]类型。 返回utf8格式的STRING字符串。 BASE64_ENCODE BASE64_ENCODE(string) 将字符串用base64编码并输出成utf8编码的字符串。 s
公测 审批作业 2021年4月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 纵向联邦支持LR算法 LR纵向联邦学习主要用于具有线性边界的二分类问题，支持用户双方训练联合逻辑回归（LR）模型。相较于单方训练，纵向联邦LR训练覆盖用户双方特征，模型预测精度更高。TICS采用SEAL同
“连接器类型”选择MySql和ORACLE时，呈现此参数。根据实际情况设置即可。 数据库名称 “连接器类型”选择ORACLE时，呈现此参数。根据实际情况设置即可。 数据库服务器 “连接器类型”选择ORACLE时，呈现此参数。用户根据实际情况设置。 端口 “连接器类型”选择ORACLE时，呈现此参数。用户根据实际情况设置。
换等 离散型字段：缺失值处理>离散特征编码、缺失值处理>OneHot编码等 表1 预处理方法 预处理方法名称 使用范围 功能介绍 缺失值处理 连续型/离散型 针对连续特征有均值、中位数2种填充策略，针对离散特征有众数的填充策略。 离散特征编码 离散型 将字符串形式存储的特征，映射为[0
测，DATA_EXCHANGE数据交换 learning_task_type String 纵向联邦任务类型。CLASSIFICATION分类，REGRESSION拟合 状态码： 401 表6 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code String 错误码 error_msg
连接器管理 新建或更新连接器 获取连接器列表 测试连接器创建参数 删除连接器 父主题： 计算节点API
发任务给各个数据参与方所在的计算节点。 参与方计算节点从租户侧网络内的数据中获取数据，并使用安全算法进行加密输出。 数据在TICS提供的服务器中进行机密计算。 最终将计算完成的结果加密返回给作业发起方。 空间的整体配置通过空间管理员进行统一管理。 父主题： 多方安全计算场景
0]表示，1用向量[0,1,0]表示，2用向量[0, 0, 1]表示，此即为onehot编码。 gender字段先填补缺失值，再将其映射成算法可以理解的数值型，比如将woman映射成0，man映射成1，此即为离散特征编码。 图1 数据集样例 数据预处理通常被用于评估和预测场景。本文以使用训练数
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