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逻辑回归/FiBiNET 学习率 控制权重更新的幅度，影响训练收敛速度和模型精度，取值范围为0~1。 迭代次数 完成全部样本训练的次数，取值为正整数。 批大小 单次训练使用的样本数，取值为正整数。 分类阈值 区分正负例的得分阈值 自定义配置： 通过json格式的文本配置更多高级参数，具体支持的参数请参考表2。
仅对关闭后的执行作业生效。 配置运行参数。运行参数说明： user.task.memory.size：本次作业在用户代理节点中分配的内存大小。 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
开关关闭后，关闭前已触发重试的作业不受影响，仅对关闭后的执行作业生效。 CPU配额 执行作业使用容器的CPU核数。 内存配额 执行作业使用容器的内存大小。 参数配置完成后，单击保存，完成可信联邦学习任务的创建。 父主题： 可信联邦学习作业
解形成偏差、以达到机器学习的使用标准，需要基于对数据的理解，对数据进行特征预处理。例如： job字段是多类别的变量，其值0、1、2实际没有大小之分，一般会将该特征转换成向量，如值为0用向量[1, 0, 0]表示，1用向量[0,1,0]表示，2用向量[0, 0, 1]表示，此即为onehot编码。
开关关闭后，关闭前已触发重试的作业不受影响，仅对关闭后的执行作业生效。 CPU配额 执行作业使用容器的CPU核数。 内存配额 执行作业使用容器的内存大小。 参数配置完成后，单击保存，完成可信联邦学习任务的创建。 完成创建后，单击页面右下角的提交审批，待完成审批后，才可执行作业。审批进度可单击页面右上角的审批进度进行查询。
逻辑回归/FiBiNET 学习率 控制权重更新的幅度，影响训练收敛速度和模型精度，取值范围为0~1。 迭代次数 完成全部样本训练的次数，取值为正整数。 批大小 单次训练使用的样本数，取值为正整数。 分类阈值 区分正负例的得分阈值 自定义配置： 通过json格式的文本配置更多高级参数，具体支持的参数请参考表2。
预测阈值，最小值0，最大值1 learning_rate 否 Float 学习率，最小值0，最大值1 batch_size 否 Integer 批大小，最小值1 epoch 否 Integer 迭代次数，最小值1 tree_num 否 Integer 树数量，最小值1 tree_depth
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 batch_size Integer lr批大小，最小值1 grad_epsilon String lr梯度收敛阈值，默认nul tree_num Integer xgboost树数量，最大值2的31次方-1
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 batch_size 否 Integer lr批大小，最小值1 grad_epsilon 否 String lr梯度收敛阈值，默认nul tree_num 否 Integer xgboost树数量，最大值2的31次方-1
预测阈值，最小值0，最大值1 learning_rate 否 Float 学习率，最小值0，最大值1 batch_size 否 Integer 批大小，最小值1 epoch 否 Integer 迭代次数，最小值1 tree_num 否 Integer 树数量，最小值1 tree_depth
将字符串形式存储的特征，映射为[0, n_classes-1]范围内的整数 Onehot编码 离散型 将[0, n_classes-1]范围内整数，映射为大小为n-classes的向量，仅对应索引的元素为1，其余为0 特征放缩 连续型 适合连续特征。将特征的取值范围缩放到[min，max]的范围，推荐min=0
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