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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） 训练轮数 1 10
联邦学习作业管理 查询联邦学习作业列表 父主题： 空间API
空间成员在数据目录中完成数据发布，参考4.6.4 发布数据。 对接MA的计算节点如果是使用子账号进行创建的，需要参考配置CCE集群子账号权限给子账号增加“管理员权限”配置。 约束限制 仅CCE计算节点支持横向训练作业对接MA。 MA纳管的CCE集群要和TICS的CCE计算节点在同一个VPC下。 注册MA资源池
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
实验结果 乳腺癌数据集作业结果 父主题： 横向联邦学习场景
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 description
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 响应参数 状态码： 200 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述
执行脚本是每个参与方的计算节点在本地会执行的模型训练、评估程序，用于基于本地的数据集训练子模型。 训练模型文件则定义了模型的结构，会用于每个参与方在本地初始化模型。 图2 配置执行脚本、训练模型文件 配置已方、对方数据集。在作业的数据集配置中，选择己方、对方的本地数据集，此外需将已方的数据集设
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，查看作业执行结果需要去对应的计算节点存储路径查看作业执行的实际结果。 查找待查看计算过程的作业，单击作业名称展开，在操作栏单击“计算过程”。
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 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述
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
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。 至此使用可信联邦学习进行联邦建模的过程已经完成，企业A已经训练出了一个符合自己要求的算法模型，
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 instance_id
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 instance_id
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 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述
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
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 datasets 是 String 每个可信计算节点的数据集名 features
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。 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。 因此企业A希望与某大数据厂商B展开一项合作，基于双方共有的数据进行联邦建模，使用训练出的联邦模型对新数据进行联邦预测，筛选出高价值的潜在客户，再针对这些客户进行定向营销，达成提高营销效果、降低营销成本的业务诉求。
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 instance_id
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