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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
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
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。 基于多方安全计算功能准备好合适的数据，本文主要介绍双方对已有的数据进行样本对齐、特征筛选和联邦建模，并对产生的模型进行评估。
使用TICS可信联邦学习进行联邦建模 场景描述 准备数据 发布数据集 创建可信联邦学习作业 选择数据 样本对齐 筛选特征 模型训练 模型评估 父主题： 纵向联邦建模场景
作业发起方配置TICS的横向联邦学习作业，启动训练； 模型参数、梯度数据在TICS提供的安全聚合节点中进行加密交换； 训练过程中，各参与方计算节点会在本地生成子模型，由TICS负责安全聚合各子模型的参数，得到最终的模型； 空间的整体配置通过空间管理员进行统一管理。 父主题： 横向联邦学习场景
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
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
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
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
iv值中等，适合作为模型的训练特征。 根据计算得出的iv值，企业A调整了训练使用的特征，没有选用双方提供的特征全集，去掉了部分iv值较低的特征，减少了无用的计算消耗。 父主题： 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模
续类型特征，因此对所有特征使用Scikit-Learn的StandardScaler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
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，后续文档会介绍如何使用已有的算法模型对新的数据进行预测。
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
-3.132456573 其中为了保证数据安全，企业A和大数据厂商B通过讨论决定使用hash过后的手机号作为已有数据的唯一标识id字段，并将唯一标识作为数据对齐的依据。 父主题： 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模
大数据厂商B的数据集如下： 创建数据集后单击“发布”按钮即可将数据的元数据信息发布到tics空间侧，供其他合作方参考。 父主题： 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模
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
167 216 从上面两张表可以看出： （1）训练轮数对于联邦学习模型的性能影响不大，这主要是由于乳腺癌数据集的分类相对简单，且数据集经过了扩充导致的； （2）增大每个参与方本地模型训练的迭代次数，可以显著提升最终联邦学习模型的性能。 参与方数据量不同时，独立训练对比横向联邦训练的准确率
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，单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中单击“纵向联邦”按钮，编辑“作业名称”等相关参数，完成后单击“确定”。 目前，纵向联邦学习支持“XGBoost”、“逻辑回归”、“F
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 配置作业的执行脚本，训练模型文件。
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
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