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power_data b on a.id = b.id TICS会识别并提示。 图4 执行失败告警 上述隐私规则，均为TICS系统提供的默认规则。 父主题： 基于TICS实现端到端的企业积分查询作业
根据实际情况同意或者驳回申请。 图2 查看详情 （可选）如果同意申请，则可以创建合约，继续后续的合约流程，即用数方达成数据交换的合约。 父主题： 可信数据交换
构造请求 本节介绍以调用TICS的获取token接口为例，说明如何调用TICS的API。 Token是用户的访问令牌，承载身份与权限信息，可以用于调用其他API时鉴权。 请求URI 请求URI由如下部分组成： {URI-scheme}://{Ip:port}/{resource-path}
注意：选择的数据集中需要有样本id列，后面预测需要使用。 图2 新建作业 等待参与方审批，当参与方单击“同意”后，就可以执行任务了。 图3 审批详情 父主题： 实时预测
不设置访问次数时，则不限制访问次数。 单击保存或者保存并提交审批。 在“可信数据交换 > 数据申请 > 我创建的”的页签下可以查看、编辑、删除已创建的申请。 父主题： 可信数据交换
的企业B的数据字段。 同时企业A的业务系统后台也可以通过API调用的方式调用企业A计算节点的接口发起实时隐匿查询，更好地服务生产业务。 父主题： 外部数据共享
对于获取token接口，返回如图1所示的消息头。 图1 获取用户Token响应消息头 响应消息体 响应消息体通常以结构化格式（如JSON或XML）返回，与响应消息头中Content-Type对应，传递除响应消息头之外的内容。 对于获取token接口，返回如图2所示的消息体，其中“token”就
图2 填写参数 单击“保存并提交审批”。 在“可信数据交换 > 数据合约 > 我创建的”的页签下可以查看、编辑、撤回已创建的合约。 父主题： 可信数据交换
图7 特征选择 图8 查看特征分箱woe值 在页面右下角单击“启动训练”进行模型训练。 在弹出的界面配置执行参数，配置执行参数可选择常规配置与自定义配置。 常规配置：通过界面点选算法使用的常规参数，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
他参与方生效，限制敏感信息的使用。 数据预处理使用场景：训练机器学习模型前，可通过转换函数将特征数据转换成更加适合算法模型的特征数据。 父主题： 管理数据
基于TICS实现端到端的企业积分查询作业 本最佳实践提供了通过统一制定隐私规则，使用TICS进行安全计算，避免真实数据被窃取的使用案例。 父主题： 快速入门
用其他API。 图1 获取用户Token响应消息头 响应消息体（可选） 该部分可选。响应消息体通常以结构化格式（如JSON或XML）返回，与响应消息头中Content-Type对应，传递除响应消息头之外的内容。 对于获取用户Token接口，返回如下消息体。为篇幅起见，这里只展示部分内容。
单击“下载”，即可使用数据。 数据交换作业执行完成后可以进行下载，将文件保存到本地。如有必要，下载时还需要填写公司A制定的自定义限制。 图5 下载合约 父主题： 可信数据交换场景
Host方拥有不同数据量时，横向联邦对比对立训练的模型性能 结论为：使用横向联邦学习，在已方拥有不同数据量的情况下都可以显著提升模型性能。 父主题： 实验结果
计算过程页面可以单击任务节点，查看开始和结束时间等信息。可以在下方详情列表打开任务详情，查看更详细的任务信息。 图4 查看任务节点信息 父主题： 计算节点管理
图4 发布数据集 数据集发布的过程并不会直接从数据源中导出用户数据，仅从数据源处获取了数据集相关的元数据信息，用于任务的解析、验证等。 父主题： 测试步骤
配置的购买。您还可以通过TICS提供的价格计算器，选择您需要的版本规格，来快速计算出购买TICS的参考价格。 计费项 计费模式 续费 到期与欠费 退订 计费项 TICS可信计算节点采用包年/包月的计费模式。TICS可信计算节点计费套餐如下表所示： 表1 TICS计费套餐 计费套餐包
在审批详情中也可看到两个字段相加的情况，如下图所示。 图2 字段相加 通过查看字段是否可见，以及字段用途，能够确认该字段的应用是否符合自己的安全预期。 父主题： 基于TICS实现端到端的企业积分查询作业
名称 资源池的名称，创建时会随机生成一个名字。 pool-6e8a 描述 对创建的资源池进行说明。 - 使用场景 分为Standard弹性集群与Lite弹性集群，联邦学习对接MA需要选择Lite弹性集群。 ModelArts Lite 计费模式 选择Lite弹性集群目前默认包年/包月计费模式。
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
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