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选择数据 首先企业A要在“数据选择”页面选择双方发布的数据集，已选择的数据集会出现在右侧，所选的数据集会用于后续的步骤。 父主题： 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模
场景描述 某企业A在进行新客户营销时的成本过高，想要通过引入外部数据的方式提高营销的效果，降低营销成本。
场景描述 某企业A在进行新客户营销时的成本过高，想要通过引入外部数据的方式提高营销的效果，降低营销成本。
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 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
IEF服务委托授权 使用主账号访问IEF服务首页，单击“同意授权”，IEF将在统一身份认证服务为您创建名为ief_admin_trust的委托。 图1 IEF服务授权 ief_admin_trust委托具有Tenant Administrator权限。
IEF服务委托授权 使用主账号访问IEF服务首页，单击“同意授权”，IEF将在统一身份认证服务为您创建名为ief_admin_trust的委托。 图1 IEF服务授权 ief_admin_trust委托具有Tenant Administrator权限。
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。 创建数据集 创建数据集，以MySQL类型为例。
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 int 企业A对用户的标签属性 industry1.csv id,col0,col1,col2,col3,col4,label
模型评估 训练时的评估指标是用训练的数据集中随机采样的记录计算的，完成训练后企业A也可以使用其他的数据集对同一个模型进行多次的评估。单击“发起评估”选择训练参与方不同的数据集即可发起模型评估。
现有两家企业A、B，双方决定通过TICS平台实现黑名单数据共享，通过隐私求交作业计算两方黑名单ID交集。本文以企业A为计算作业的发起方为例。 父主题： 隐私求交黑名单共享场景
创建可信联邦学习作业 联邦建模的过程由企业A来操作，在“作业管理 > 可信联邦学习”页面单击“创建”，填写作业名称并选择算法类型后单击确定即进入联邦建模作业界面。本文逻辑回归算法为例。 父主题： 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模
“用户名”为MRS集群中拥有Hive权限的集群用户，“用户认证凭据”需要上传对应用户的认证凭据，请在MapReduce服务的下载用户认证文件中获取。 “连接器类型”选择RDS服务时，所选择的RDS服务实例需与计算节点在同一VPC下，且端口开放。
应用场景 政企信用联合风控 金融机构对于中小微企业的信用数据通常不足，央行征信数据覆盖率有限，不良企业多家骗贷事件屡有发生。金融机构与政府部门，如税务部门、市场监管部门、水电公司等在保护各方原始数据隐私的前提下，通过多方联合建模，金融机构补充了风控模型特征维度，提升模型准确率。
执行样本分布联合统计 企业A单击“执行”并等待一段时间之后，可以在页面下方“执行结果”看到sql的运行结果。 也可以通过“作业管理 > 多方安全计算 > 历史作业 > 查看结果”查看对应的结果。 父主题： 使用TICS多方安全计算进行联合样本分布统计
“用户名”为MRS集群中拥有Hive权限的集群用户，“用户认证凭据”需要上传对应用户的认证凭据，请在MapReduce服务的下载用户认证文件中获取。 “连接器类型”选择RDS服务时，所选择的RDS服务实例需与计算节点在同一VPC下，且端口开放。
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。
创建并运行隐私求交作业 企业A单击“作业管理 > 隐私求交 > 创建”，依次填写作业名称、选择需要求交的数据集和对应的求交列、选择算法协议及各种参数，再单击“保存并执行”即可发起一次隐私求交查询。 父主题： 隐私求交黑名单共享场景
准备工作 准备工作简介 注册账号并实名认证 配置CCE服务 配置IEF服务 TICS服务委托授权 购买TICS服务 授权IAM用户使用TICS 准备数据 启用区块链审计服务（可选） 参考：获取认证信息 配置IEF高可用节点 配置CCE集群子账号权限 购买Model Lite资源池
模型训练 企业A在完成特征选择后，可以单击右下角的“启动训练”按钮，配置训练的超参数并开始训练。 等待训练完成后就可以看到训练出的模型指标。 模型训练完成后如果指标不理想可以重复调整7、8两步的所选特征和超参数，直至训练出满意的模型。
企业A需要选择双方的样本对齐字段，并单击“对齐”按钮执行样本对齐。执行完成后会在下方展示对齐后的数据量及对齐结果路径。 父主题： 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模
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