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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。
父主题: 测试步骤
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
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
测试功能为数据源连通性及密码正确性的检查测试。
不同训练参数对模型准确率、训练时长的影响 训练轮数对模型准确率的影响(迭代次数固定为20) 训练轮数 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
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
场景描述 测试步骤 实验结果 父主题: 使用场景
表1 企业A的数据 字段名称 字段类型 描述 id string hash过后的手机号字符串 col0-col4 label float int 企业A数据特征 企业A对用户的标签属性 industry_all.csv id,col0,col1,col2,col3,col4,label
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。
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。
表1 企业A的数据 字段名称 字段类型 描述 id string hash过后的手机号字符串 col0-col4 float 企业A数据特征 label int 企业A对用户的标签属性 industry1.csv id,col0,col1,col2,col3,col4,label
响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code String 错误码 error_msg String 错误信息 请求示例 更新空间信息 put /v1/{project_id}/leagues/{league_id} { "description" : "测试空间
测试功能为数据源连通性及密码正确性的检查测试。
测试功能为数据源连通性及密码正确性的检查测试。
表2 大数据厂商B的数据 字段名称 字段类型 描述 id string hash过后的手机号字符串 f0-f4 float 大数据厂商数据特征 bigdata_all.csv id,f0,f1,f2,f3,f4 5feceb66ffc86f38d952786c6d696c79c2dbc239dd4e91b46729d73a27fb57e9
supp_bal 资助金的金额 敏感 Industry 行业类型 不敏感 表3 企业水电情况表power 列名 含义 字段分类 Id 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
supp_bal 资助金的金额 敏感 Industry 行业类型 不敏感 表3 企业水电情况表power 列名 含义 字段分类 Id 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
表1 企业B用户画像数据 字段名称 字段类型 描述 id string hash过后的手机号字符串 f0-f4 float 用户数据画像特征 bigdata_all.csv id,f0,f1,f2,f3,f4 5feceb66ffc86f38d952786c6d696c79c2dbc239dd4e91b46729d73a27fb57e9