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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
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。 树深度 定义每棵决策树的深度，根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。
纵向联邦作业XGBoost算法只支持两方参与训练。 训练作业必须选择一个当前计算节点发布的数据集。 作业创建者的数据集必须含有特征。 创建纵向联邦学习作业 纵向联邦学习作业在本地运行，目前支持XGBoost算法、逻辑回归LR算法和FiBiNET算法。 纵向联邦学习分为五个步骤：数据选择
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。 父主题： 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模
状态码： 200 新建联邦学习作业成功 { "job_id" : "c098faeb38384be8932539bb6fbc28d3" } 状态码 状态码 描述 200 新建联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题： 可信联邦学习作业管理
hfl_platform_type String 联邦学习运行平台枚举值。LOCAL，MODEL_ARTS learning_rate String 纵向联邦算法学习率 algorithm_type String 纵向联邦算法类型枚举。 XG_BOOST, LightGBM LOGISTIC_REGRESSION
查询联邦学习作业列表 功能介绍 查询联邦学习作业列表 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String
基于MPC算法的高安全级别计算 完成demo验证阶段，为提升数据保护级别，接入以纯密文的状态做计算的更高安全级别的数据，可以通过开启高隐私级别开关，提升空间安全级别。 图1 高隐私级别开关 再次单击作业，审批进行的同时敏感数据被进行了同态加密。DAG图显示了“psi + 同态”的
模型训练,MODEL_EVALUATION.模型评估,MODEL_PREDICT.预测 learning_rate 否 String 纵向联邦算法学习率，最大长度16 label_dataset 否 String 标签数据集，最大长度100 label_agent 否 String 标签方可信计算节点，最大长度100
模型训练,MODEL_EVALUATION.模型评估,MODEL_PREDICT.预测 learning_rate String 纵向联邦算法学习率，最大长度16 label_dataset String 标签数据集，最大长度100 label_agent String 标签方可信计算节点，最大长度100
阶段五：基于MPC算法的高安全级别计算 完成demo验证阶段，为提升数据保护级别，接入以纯密文的状态做计算的更高安全级别的数据，可以通过开启高隐私级别开关，提升空间安全级别。 图1 高隐私级别开关 再次单击作业，审批进行的同时敏感数据被进行了秘密分享加密。DAG图显示了“psi +
删除联邦学习作业 功能介绍 删除联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI DELETE /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是
ague_id}/fl-jobs/{job_id} 保存横向联邦学习作业 响应示例 无 状态码 状态码 描述 200 保存横向联邦学习作业成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题： 可信联邦学习作业管理
执行横向联邦学习作业 功能介绍 执行横向联邦学习作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id}/execute 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id
获取横向联邦学习作业详情 功能介绍 获取横向联邦学习作业详情 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id
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； 支持控制流和数据流的分离
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
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，进行了数据集的扩充。下表为扩充过后的数据集统计信息。
征的多行样本进行可信联邦学习，联合建模。 模型评估 评估训练得出的模型权重在某一数据集上的预测输出效果。 纵向联邦机器学习 纵向联邦机器学习，适用于参与者训练样本ID重叠较多，而数据特征重叠较少的情况，联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行可信联邦学习，联合建模。 概念术语
可信联邦学习作业 概述 创建横向训练型作业 横向联邦训练作业对接MA 创建横向评估型作业 创建纵向联邦学习作业 执行作业 查看作业计算过程和作业报告 删除作业 安全沙箱机制
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