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定义XGBoost算法中决策树的数量,一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度,根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。 切分点数量 定义每个特征切分点的数量,数量越多,准确率越高,计算时间越长。取值范围为5~10的整数。 分类阈值 区分正负例的得分阈值。
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 Content-Type 是 String 发送的实体的MIME类型 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 name 是 String
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Println(err) } } 更多编程语言的SDK代码示例,请参见API 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 保存联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题: 联邦学习作业管理
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横向联邦学习场景 TICS从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast,进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集:基于医学图像中提取的若干特征,判断癌症是良性还是恶性,数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述
征的多行样本进行可信联邦学习,联合建模。 模型评估 评估训练得出的模型权重在某一数据集上的预测输出效果。 纵向联邦机器学习 纵向联邦机器学习,适用于参与者训练样本ID重叠较多,而数据特征重叠较少的情况,联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行可信联邦学习,联合建模。 概念术语
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
体支持的参数请参考表1。 表1 常规配置参数 算法类型 参数名 参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度,以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量,一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度
可信联邦学习作业 概述 创建横向训练型作业 横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业 创建纵向联邦学习作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 安全沙箱机制
容器资源等场景时,会影响到数据提供方的计算环境安全以及其他学习作业的正常执行。 针对该问题,在边缘节点部署场景中,TICS通过构建Python安全沙箱来单独运行横向联邦作业,做到作业运行的安全隔离。 验证安全沙箱防护能力 接下来模拟篡改文件的恶意行为,来验证安全沙箱防护能力。 发
联邦学习作业管理 查询联邦学习作业列表 父主题: 空间API
联邦学习作业管理 执行ID选取截断 执行纵向联邦分箱和IV计算作业 执行样本对齐 查询样本对齐结果 父主题: 计算节点API
删除作业 删除可信联邦学习作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”,打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面,查找待删除的作业,单击“删除”。 删除操作无法撤销,请谨慎操作。 图1 删除作业 父主题: 可信联邦学习作业
用户下拉选择所需作业类型即可。 运行环境 用户下拉选择作业的运行位置: LOCAL表示的是可信联邦学习作业在本地运行。 ModelArts表示的是可信联邦学习作业在ModelArts Lite资源池内运行。 PriorityModelArts表示的是可信联邦学习作业优先使用ModelArts Lite资源池运行,没有则在本地运行。
测试步骤 数据准备 训练型横向联邦作业流程 评估型横向联邦作业流程 父主题: 横向联邦学习场景
可信联邦学习作业管理 新建联邦学习作业 获取横向联邦学习作业详情 获取纵向联邦作业详情 保存纵向联邦作业 保存横向联邦学习作业 查询联邦学习作业列表 查询特征选择执行结果 删除联邦学习作业 执行横向联邦学习作业 执行纵向联邦模型训练作业 父主题: 计算节点API