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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
测试连接器创建参数 功能介绍 本接口用于测试连接器创建参数。 - 测试mysql连接器时需上传驱动文件，详见应用示例 - 该接口需将请求body转换为json字符串，详见请求示例 - 可校验连接器账户密码、网络连通性。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/
进行了归一化。为了模拟横向联邦学习场景，将数据集随机划分为三个大小类似的部分：（1）xx医院的训练集；（2）其他机构的训练集；（3）独立的测试集，用于准确评估横向联邦学习得到的模型准确率。此外由于原始的数据集较小，采用了Imbalanced-Learn中的SMOTE算法，进行了数
t_10为该线性模型的系数加上偏置项。 图2 查看模型结果文件 本地利用测试集评估模型。可以采用如下脚本，会打印出模型在测试集上的准确率和AUC两个指标。 图3 本地评估模型的Python脚本 父主题： 测试步骤
单击“执行结果”按钮可以查看作业保存的模型文件路径，用于后续的评估型作业。 图4 查看作业的执行情况 图5 查看作业的具体执行计划 图6 查看作业的执行结果 父主题： 测试步骤
登录成功后，进入到计算节点界面，选择左侧导航栏中“连接器管理”，单击“创建”，在弹出的界面配置创建连接器的参数，配置完成后单击“确定”。 测试功能为数据源连通性及密码正确性的检查测试。 图3 创建连接器（以RDS服务为例） 表1 参数说明 参数名 描述 连接器类型 “连接器类型”选择Hive连接时，
1 10 20 测试集准确率 (%) 98.016 98.016 98.016 测试集AUC 0.996 0.996 0.996 训练时长 (秒) 19 173 372 迭代轮数对模型准确率、训练时长的影响（训练轮数固定为10） 迭代次数 10 25 50 测试集准确率 (%) 97
连接器管理 新建或更新连接器 获取连接器列表 测试连接器创建参数 删除连接器 父主题： 计算节点API
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 测试步骤 实验结果 父主题： 使用场景
完成数据发布。 操作步骤 进入多方安全计算的作业执行界面，单击创建。 图1 创建作业 在作业界面中，按照1~4提供的案例和SQL语句进行作业测试。 图2 作业界面 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
完成数据集发布。 操作步骤 进入多方安全计算的作业执行界面，单击创建。 图1 创建作业 在作业界面中，按照1~4提供的案例和SQL语句进行作业测试。 图2 作业界面 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
推荐该值填4-16左右，不建议超过30。 图1 填写参数 tics.task.concurrency参数提升的是tics平台提供的计算节点并发度，一般填写4左右即可，不建议超过8。 数据量提前过滤 作业运行参数中增加join.runtime.filter参数为true。 开启初筛
更新空间信息 put /v1/{project_id}/leagues/{league_id} { "description" : "测试空间", "privacy_protection_type" : "STANDARD", "dp_enabled" : true }
登录成功后，进入到计算节点界面，选择左侧导航栏中“连接器管理”，单击“创建”，在弹出的界面配置创建连接器的参数，配置完成后单击“确定”。 测试功能为数据源连通性及密码正确性的检查测试。 图3 创建连接器（以RDS服务为例） 表1 参数说明 参数名 描述 连接器类型 “连接器类型”选择Hive连接时，
登录成功后，进入到计算节点界面，选择左侧导航栏中“连接器管理”，单击“创建”，在弹出的界面配置创建连接器的参数，配置完成后单击“确定”。 测试功能为数据源连通性及密码正确性的检查测试。 图3 创建连接器（以RDS服务为例） 表1 参数说明 参数名 描述 连接器类型 “连接器类型”选择Hive连接时，
企业id 唯一标识 electric_bal 电费 敏感 water_bal 水费 敏感 从业务角度考虑，安排五个阶段，来对TICS系统进行验证和测试。本章重点讲述如何端到端实现一个该场景下的隐私计算作业完整执行流程。 导入数据 在第一个合作方Partner1的MySQL数据源中，通过如下的SQL语句创建数据表：
申请使用数据 数据需求方公司B在自己的计算节点页面上可以查看数据目录，找到数据拥有方公司A创建并发布的数据。 图1 创建数据申请 对数据集单击“申请使用”，在弹窗中填写需要使用的字段和访问需求，保存后可以提交审批，由公司A审核。 访问需求包括： 访问截止时间：设置访问的时间限制，
8，大规格部署时建议配置范围为8~16，具体根据实际需求和情况调整。 apsi.num.threads：数据提供方处理查询并发线程数，默认1，取值正整数，并发线程数越大，性能越优。 id.byte.length：查询id序列化字节长度，默认20，需要根据实际情况调整。 query
企业id 唯一标识 electric_bal 电费 敏感 water_bal 水费 敏感 从业务角度考虑，安排五个阶段，来对TICS系统进行验证和测试。本章重点讲述如何端到端实现一个该场景下的隐私计算作业完整执行流程。 导入数据 在第一个合作方Partner1的MySQL数据源中，通过如下的SQL语句创建数据表：
stream.count：本次作业的每批流数量，最大值2的32次方-1。 user.task.concurrency：用户端数据节点的并发度，默认值为1，当需要提升作业性能时，可以修改该参数，参考配置为CCE集群中规格时建议配置范围4~8，大规格部署时建议配置范围为8~16，具体根据实际需求和情况调整。
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