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为什么我的计算结果每次计算时结果都不一样？ 当空间开启了“结果差分隐私”开关时， 对敏感数据字段的sum操作都会添加一个差分噪声，来保护单条敏感数据不被泄露。 如果需要更精确的结果， 可联系空间管理员关闭“结果差分隐私”开关， 或者联系敏感字段的合作方修改字段分类。
发布数据集 企业A和企业B分别将自己的csv数据文件上传到自己的计算节点上，通过“数据管理”模块创建各自的数据集，并单击“发布”。 以企业A为例，数据集信息如下： 隐私求交场景需要将求交的字段设置为“非敏感”的唯一标识。 父主题： 隐私求交黑名单共享场景
获取可信计算节点访问token 功能介绍 本接口用于获取访问token。 用户使用账号密码获取访问token，有效期一天。 账户密码错误超过五次，账户将被锁定1分钟。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/agent/user/token 请求参数 表1 请求
状态码 状态码 描述 200 查询成功 401 操作无权限 403 Forbidden 500 内部服务器错误 父主题： 数据集管理
job_id}/execute 响应示例 状态码： 200 执行联邦学习作业成功 { "job_instance_id" : "7b0df147d6464ef2877b22f6d964d274" } 状态码 状态码 描述 200 执行联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误
"spec_id" : null, "initial_weight_url" : null, "eval_dataset_name" : "host_f40_10w" } 状态码 状态码 描述 200 获取横向联邦学习作业详情成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误
\"d8f0d4e0f40342f5bd631970b6d2dece\",\"split_num\":5}", "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
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 Regression
accuracy\":0.812,\"f1\":0.805,\"auc\":0.885}", "job_partner" : "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
阶段四：基本计算能力验证 验证TICS的基础计算能力，以计算各企业在2021年的价值评分，用于评估信贷能力，其中的公式仅为简单的参考计算式。 前提条件 完成审批防护。 操作步骤 执行如下的sql作业。 select c.id as `企业id`, 0.5 * a.tax_bal
训练型横向联邦作业流程 联邦学习分为横向联邦及纵向联邦。相同行业间，特征一致，数据主体不同，采用横向联邦。不同行业间，数据主体一致，特征不同，采用纵向联邦。xx医院的应用场景为不同主体的相同特征建模，因此选用横向联邦。 创建训练型横向联邦学习作业。 图1 创建训练型横向联邦学习作业
TICS服务会对两方的数据先进行样本对齐，并对双方共有的数据进行联邦预测，预测的结果会保存在企业A（作业发起方）的计算节点上。企业A可以通过obs服务或者登录到计算节点后台获取到对应路径的文件。
"0.5", "learning_task_type" : null, "ext" : null, "is_single_predict" : null } ] } 状态码 状态码 描述 200 查询联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误
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
} } 响应示例 状态码： 200 执行纵向联邦模型训练作业成功 { "job_instance_id" : "7b0df147d6464ef2877b22f6d964d274" } 状态码 状态码 描述 200 执行纵向联邦模型训练作业成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误
响应示例 状态码： 200 执行纵向联邦分箱和IV计算作业成功 { "job_instance_id" : "7b0df147d6464ef2877b22f6d964d274" } 状态码 状态码 描述 200 执行纵向联邦分箱和IV计算作业成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误
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
筛选特征 样本对齐执行完成后单击下一步进入“特征选择”页面，这一步企业A需要选出企业A自己和大数据厂商B的特征及标签用于后续的训练。 企业A可以选择特征及标签后“启动分箱和IV计算”，通过联邦的统计算法计算出所选特征的iv值，一般而言iv值较高的特征更有区分性，应该作为首选的训练特征
模型训练 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
样本对齐 单击右下角的下一步进入“样本对齐”页面，这一步是为了进行样本的碰撞，过滤出共有的数据交集，作为后续步骤的输入。企业A需要选择双方的样本对齐字段，并单击“对齐”按钮执行样本对齐。执行完成后会在下方展示对齐后的数据量及对齐结果路径。 父主题： 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模
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