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具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。
具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。
LR纵向联邦学习主要用于具有线性边界的二分类问题，支持用户双方训练联合逻辑回归（LR）模型。相较于单方训练，纵向联邦LR训练覆盖用户双方特征，模型预测精度更高。TICS采用SEAL同态加密确保双方数据交互安全，通过批处理技术进一步提升联邦训练性能。 公测 创建纵向联邦学习作业 2 样本对齐支持PSI算法
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 测试步骤 实验结果 父主题：
理 枚举值： HASH MASK NONE privacy_policy_ext String 隐私策略描述 sacle Integer 精度 sql_col_privacy_type String 分析数据集字段隐私类别。NON_SENSITIVE非敏感，SENSITIVE敏感，UNIQUE_ID唯一主键
产品优势 多域协同 支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间； 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源（如MRS、 DLI、 RDS、 Oracle等）的联合数据分析； 支持对接多种深度学习框架(TICS，TensorFlow)的联邦计算；
CLASSIFICATION(1), REGRESSION(2); ext String 参数等额外信息。 is_single_predict Boolean 单方还是双方预测 请求示例 查询联邦学习作业列表 get https://100.1.1.1:31000/v1/{project_id}/leag
REGRESSION(2) predict_threshold String 纵向联邦算法预测阈值 is_single_predict Boolean 单方还是双方预测 表4 DatasetFeatureEntity 参数 参数类型 描述 agent_id String 数据集所属agent id
FL作业类型枚举。TRAIN训练，EVALUATE评估 枚举值： EVALUATE TRAIN is_single_predict Boolean 单方还是双方预测 job_id String 作业id 最小长度：0 最大长度：32 job_name String 作业名称 最小长度：0 最大长度：128
REGRESSION(2) predict_threshold 否 String 纵向联邦算法预测阈值 is_single_predict 否 Boolean 单方还是双方预测 表4 DatasetFeatureEntity 参数 是否必选 参数类型 描述 agent_id 是 String 数据集所属agent
CLASSIFICATION(1), REGRESSION(2); ext String 参数等额外信息。 is_single_predict Boolean 单方还是双方预测 请求示例 查询联邦预测作业列表 get https://100.1.1.1:31000/v1/{project_id}/leag
否 String 预测作业发起方可信计算节点ID，最大32位，由字母和数字组成 is_single_predict 否 Boolean 单方还是双方预测 vfl_external_param 是 VerticalFlExternalParam object 纵向联邦的其他参数。 model_param
参数等额外信息，最大长度512 job_partner String 参与方信息，最大长度128 is_single_predict Boolean 单方还是双方预测 metrics String 联邦学习模型评估指标 请求示例 查询作业的历史实例列表 get https://100.1.1.1
参数等额外信息，最大长度512 job_partner String 参与方信息，最大长度128 is_single_predict Boolean 单方还是双方预测 metrics String 联邦学习模型评估指标 请求示例 查询训练作业下的成功模型 get https://100.1.1.
产品功能 动态空间管理 动态构建可信计算空间，实现空间内严格可控的数据使用和监管。空间是联邦计算的载体，合作方只有加入空间才能参与联邦计算。 安全的作业管理 作业时，数据使用的过程可审计、可追溯。TICS数据集成支持多方安全计算、可信联邦学习和联邦预测作业等作业方式。 多方安全计算
创建或更新数据集 功能介绍 本接口用于创建或更新数据集。 - 根据是否存在id字段,判断是创建还是更新数据集 - 返回数据集ID 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/agents/datasets 请求参数 表1 请求Header参数 参数 是否必选
产品概述 可信智能计算服务TICS（ Trusted Intelligent Computing Service ）打破数据孤岛，在数据隐私保护的前提下，实现行业内部、各行业间的多方数据联合分析和联邦计算。TICS基于安全多方计算MPC、区块链等技术，实现了数据在存储、流通、计算
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模型本质上还是线性模型，因此模型文件result_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，
执行纵向联邦模型训练作业 功能介绍 执行纵向联邦模型训练作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-vertical-jobs/{job_id}/execute 表1 路径参数 参数 是否必选
新建或更新连接器 功能介绍 本接口用于创建或更新连接器。 - 根据是否存在connector_id字段，判断是创建还是更新连接器 - 创建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 - 返回连接器ID
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