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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。
查看作业计算过程和作业报告 在空间侧查看作业计算过程和作业报告 用户登录TICS控制台。 在左侧导航树上单击“空间作业”，打开“空间作业”页面。 在作业列表上，单击对应作业操作栏的“作业报告”。可在弹出的页面查看作业报告。 图1 空间侧查看作业报告 空间侧不支持查看作业执行结果，
ob_id}/approval 响应示例 无 状态码 状态码 描述 200 提交审批多方安全计算作业成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题： 多方安全计算作业管理
"c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码 状态码 描述 200 新建多方安全计算作业成功，返回作业id 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题： 多方安全计算作业管理
"SUCCEEDED", "result_ext" : "" } 状态码 状态码 描述 200 查询执行结果成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题： 可信联邦学习作业管理
b_id} 保存横向联邦学习作业 响应示例 无 状态码 状态码 描述 200 保存横向联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题： 可信联邦学习作业管理
评估型横向联邦作业流程 基于横向联邦作业的训练结果，可以进一步评估横向联邦模型，将训练好的模型用于预测。 选择对应训练型作业的“历史作业”按钮，获取最新作业的模型结果文件路径。 图1 查看模型结果文件的保存位置 前往工作节点上步骤1展示的路径，下载模型文件。由于Logistic
获取计算节点列表 功能介绍 功能描述：用户可以使用该接口获取可信节点信息列表。支持节点名称与空间名称的模糊查询。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/agents 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id
"job_instance_status" : "SUCCEEDED" } 状态码 状态码 描述 200 查询实例执行状态成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题： 作业实例管理
如何创建及查找sfs_turbo文件系统的ID？ 新建SFS_Turbo 在服务控制台的左侧服务列表搜索SFS，找到弹性文件服务，单击打开SFS服务控制台。 图1 弹性文件服务 在SFS服务控制台，找到SFS_Turbo，单击立即创建，或者右上角的创建文件系统。 图2 创建文件系统
业B自己查询的用户id，因为查询该用户的信息隐含着“该用户是企业A的客户”的信息，存在用户隐私泄露的风险。 企业A和企业B可以使用TICS服务的实时隐匿查询功能，既能满足实时业务高效低延迟的业务需求，又能避免暴露企业A想要查询哪个用户的隐私安全风险。 父主题： 外部数据共享
准备数据 企业A的实时业务不需要准备数据，在发起查询时通过参数传递需要查询的用户id。 表1 企业B用户画像数据 字段名称 字段类型 描述 id string hash过后的手机号字符串 f0-f4 float 用户数据画像特征 bigdata_all.csv id,f0,f1,f2
开发数据预处理作业 数据预处理通常被用于评估/训练作业场景。本文以使用训练数据训练预处理作业，然后再将预处理方法应用于评估/预测数据为例进行说明。 训练数据预处理作业 评估/预测数据预处理 前提条件 已提前准备好训练数据，和评估/预测数据。 数据预处理作业选择的结构化数据集（包括
查看作业计算过程和作业报告 在空间侧查看作业计算过程和作业报告 用户登录TICS控制台。 在左侧导航树上单击“空间作业”，打开“空间作业”页面。 在作业列表上，单击对应作业操作栏的“作业报告”。可在弹出的页面查看作业报告。 图1 空间侧查看作业报告 空间侧不支持查看作业执行结果，
[ ], "ext" : "{}" } 状态码 状态码 描述 200 获取多方安全计算作业详情成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题： 多方安全计算作业管理
"is_single_predict" : true } ] } 状态码 状态码 描述 200 查询联邦预测作业列表成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题： 联邦预测作业管理
"tics002,space_creator" } ] } 状态码 状态码 描述 200 查询训练作业下的成功模型 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题： 联邦预测作业管理
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
乳腺癌数据集作业结果 本节实验包含了如下三个部分：（1）训练轮数对联邦学习模型分类性能的影响；（2）迭代次数对联邦学习模型分类性能的影响；（3）参与方数据量不同时，本地独立训练对比横向联邦的模型性能。 不同训练参数对模型准确率、训练时长的影响 训练轮数对模型准确率的影响（迭代次数固定为20）
Explorer的代码示例页签，可生成自动对应的SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 200 查询作业的历史实例列表成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题： 作业实例管理
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