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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同态加密确保双方数据交互安全,通过批处理技术进一步提升联邦训练性能。 公测 创建纵向联邦学习作业
X-Auth-Token 是 String 用户凭证 Content-Type 是 String 消息体的类型(格式) 响应参数 状态码: 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 lists Array of PartnerDataVo objects 实例集合 total Long
表3 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。由一个或多个字母数字+-=符号组成。 通过调用接口获取用户Token接口获取。 X-Language 是 String 根据自己偏好的语言来获取不同语言的返回内容,zh-cn或者en_us
}'''''''' 请求参数 表3 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。 通过调用接口获取用户Token接口获取。 X-Language 是 String 根据自己偏好的语言来获取不同语言的返回内容,zh-cn或者en_us
表3 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。由一个或多个字母数字+-=符号组成。 通过调用接口获取用户Token接口获取。 X-Language 是 String 根据自己偏好的语言来获取不同语言的返回内容,zh-cn或者en_us
X-Auth-Token 是 String 用户凭证 Content-Type 是 String 消息体的类型(格式) 响应参数 状态码: 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 lists Array of FlJobListVo objects 实例集合 total Long 总记录数
X-Auth-Token 是 String 用户凭证 Content-Type 是 String 消息体的类型(格式) 响应参数 状态码: 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 lists Array of TicsSqlJobVo objects 实例集合 total Long 总记录数
X-Auth-Token 是 String 用户凭证 Content-Type 是 String 消息体的类型(格式) 响应参数 状态码: 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 lists Array of TicsLeagueAuditLog objects 实例集合 total Long
X-Auth-Token 是 String 用户凭证 Content-Type 是 String 消息体的类型(格式) 响应参数 状态码: 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 lists Array of TicsTrustInfoVo objects 实例集合 total Long
的结果可见,可由该提供方进行识别,并进行拒绝操作。 图1 审批详情 在审批详情中也可看到两个字段相加的情况,如下图所示。 图2 字段相加 通过查看字段是否可见,以及字段用途,能够确认该字段的应用是否符合自己的安全预期。 父主题: 基于TICS实现端到端的企业积分查询作业
项目id,最大32位,字母和数字组成 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 是 String 用户凭证 Content-Type 是 String 消息体的类型(格式) 响应参数 状态码: 200 表3 响应Body参数 参数 参数类型
确认无误后再单击“同意”即允许企业A使用己方的数据集进行联合统计。 此时企业A在自己的计算节点上可以看到这个样本分布联合统计作业的状态已经变为了审批通过,“执行”按钮已经亮起。 父主题: 使用TICS多方安全计算进行联合样本分布统计