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使用TICS可信联邦学习进行联邦建模 场景描述 准备数据 发布数据集 创建可信联邦学习作业 选择数据 样本对齐 筛选特征 模型训练 模型评估 父主题： 纵向联邦建模场景
and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"] projectId = "{project_id}"
查询执行结果 功能介绍 查询学习类型作业执行结果 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/job-instances/{instance_id}/result 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型
空间升级 约束限制 只有空间有新版本或者空间升级失败时，才能再次进行空间升级。 删除中的空间无法进行空间升级。 空间升级过程中会导致空间的不可用。 升级过程的相关操作记录将会保存。 由于1.20.0版本架构变化，如果需要跨1.20.0版本升级，则需要联系客服或技术支持人员，先刷新
参数 是否必选 参数类型 描述 offset 是 Integer 起始位置。 当前页面数，默认为0，取值0-2147483647。 取值为0时系统默认返回第1页，与取值为1相同。 limit 是 Integer 查询个数。 查询返回任务实例个数，取值0-100，每页默认值是10 请求参数
and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"] projectId = "{project_id}"
步骤4：（可选）下载计算节点配置信息 下载计算节点配置信息 下载计算节点配置相关的信息，下载的信息可在部署计算节点的时候导入。“计算节点配置”代表“部署计算节点”属于哪个空间，用户输入的数据就会在哪个空间中参与计算。 配置信息包含证书，用于计算节点之间通信双向认证。证书保证了空间
创建数据集时，不允许使用哪些名字？ 问题描述 创建数据集时，对数据集名字有一定约束。 解决办法 创建数据集时，不允许使用如下名字： <EOF> A ABS ABSENT ABSOLUTE ACTION ADA ADD ADMIN AFTER ALL ALLOCATE ALLOW ALTER
查询实例异常信息 功能介绍 查询实例异常信息 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/job-instances/{instance_id}/error-info 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型
创建数据 数据拥有方公司A创建和发布数据集。可供选择有两种数据资产类型：结构化数据集、非结构化数据集。创建数据集后，发布数据集，此时对空间内的所有代理可见。 父主题： 可信数据交换场景
and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"] projectId = "{project_id}"
假设有人输入以下代码试图直接查询敏感数据。 select tax_bal, id from league_creator.tax 系统提示不支持进行敏感数据的SELECT操作。 图3 不支持敏感操作 若试图在敏感数据中追加自己的数据， 从结果倒推敏感数据，即求原数据。 Select
启用区块链审计服务（可选） 若您希望空间启用区块链服务（BCS）来审计任务信息，请仔细阅读本章节。 空间发起方需要根据基于CCE集群创建联盟链完成空间链的创建过程。 “区块链类型”参数值需要选择“空间链”，否则将影响后续操作。 发起方按照组建联盟链中“邀请成员”部分的描述，邀请参与方加入空间链。
and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"] projectId = "{project_id}"
使用TICS联邦预测进行新数据离线预测 场景描述 准备数据 发布数据集 创建联邦预测作业 发起联邦预测 父主题： 纵向联邦建模场景
场景描述 数据商业空间中公司B针对公司A的某些数据资产存在业务需求，由于安全性和数据主权的考虑，公司A与公司B基于TICS完成数据资产的交换。基于TICS进行数据资产交换，保证公司A的数据主权、公司B的数据可获得，同时保证交换过程安全可信。 以下是数据拥有方公司A和数据需求方公司B基于TICS平台的操作。
删除连接器 功能介绍 本接口用于删除连接器。 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/agents/connectors/{connector_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 connector_id 是 String 连接器id。
查询作业执行结果抽样 功能介绍 本接口用于查询分析类型作业执行结果抽样。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/agents/{agent_id}/job-instances/{instance_id}/sample 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述
and CLOUD_SDK_SK in the local environment ak = os.environ["CLOUD_SDK_AK"] sk = os.environ["CLOUD_SDK_SK"] projectId = "{project_id}"
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。
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