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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。 URI POST /v1/
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。此外由于原始的数据集较小，采用了Imbalanced-Learn中的SMOTE算法，进行了数
t_10为该线性模型的系数加上偏置项。 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
单击“执行结果”按钮可以查看作业保存的模型文件路径，用于后续的评估型作业。 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
登录成功后，进入到计算节点界面，选择左侧导航栏中“连接器管理”，单击“创建”，在弹出的界面配置创建连接器的参数，配置完成后单击“确定”。 测试功能为数据源连通性及密码正确性的检查测试。 图3 创建连接器（以RDS服务为例） 表1 参数说明 参数名 描述 连接器类型 “连接器类型”选择Hive连接时，
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、训练时长的影响（训练轮数固定为10） 迭代次数 10 25 50 测试集准确率 (%) 97
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。本章重点讲述如何端到端实现一个该场景下的隐私计算作业完整执行流程。 导入数据 在第一个合作方Partner1的MySQL数据源中，通过如下的SQL语句创建数据表：
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 测试步骤 实验结果 父主题： 使用场景
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
完成数据发布。 操作步骤 进入多方安全计算的作业执行界面，单击创建。 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。 select tax_bal, id from league_creator
完成数据集发布。 操作步骤 进入多方安全计算的作业执行界面，单击创建。 图1 创建作业 在作业界面中，按照示例一和示例二提供的案例和SQL语句进行作业测试。 图2 作业界面 示例一： 假设有人输入以下代码试图直接查询敏感数据。 select tax_bal, id from league_creator
更新空间信息 put /v1/{project_id}/leagues/{league_id} { "description" : "测试空间", "privacy_protection_type" : "STANDARD", "dp_enabled" : true }
hl.save_train_result(jobParam, model, result) # 读取CSV数据集，并拆分为训练集和测试集 # 该函数的传入参数为CSV_FILE_PATH: csv文件路径 def load_data(CSV_FILE_PATH):
登录成功后，进入到计算节点界面，选择左侧导航栏中“连接器管理”，单击“创建”，在弹出的界面配置创建连接器的参数，配置完成后单击“确定”。 测试功能为数据源连通性及密码正确性的检查测试。 图3 创建连接器（以RDS服务为例） 表1 参数说明 参数名 描述 连接器类型 “连接器类型”选择Hive连接时，
登录成功后，进入到计算节点界面，选择左侧导航栏中“连接器管理”，单击“创建”，在弹出的界面配置创建连接器的参数，配置完成后单击“确定”。 测试功能为数据源连通性及密码正确性的检查测试。 图3 创建连接器（以RDS服务为例） 表1 参数说明 参数名 描述 连接器类型 “连接器类型”选择Hive连接时，
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。本章重点讲述如何端到端实现一个该场景下的隐私计算作业完整执行流程。 导入数据 在第一个合作方Partner1的MySQL数据源中，通过如下的SQL语句创建数据表：
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
准备数据 A方提供了待查询的用户ID数据，样例如下： blacklist_query.csv id 1914fd1aef9346e7a1b0a63c95aa918e 6b86b273ff34fce19d6b804eff5a3f57 66985617b4f74d14b4eceeaa25d61f5e
发布数据 前提条件 计算节点已创建完成，创建方法请参考部署计算节点。 发布数据 发布数据前，若不存在已创建好的连接器和数据，需先执行创建连接器和创建数据集操作。 若待发布的数据已经创建完成，参照以下流程进入“数据管理”页，执行以下操作即可。 用户登录TICS控制台。 进入TICS
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