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保存纵向联邦作业 功能介绍 保存纵向联邦作业 调用方法 请参见如何调用API。 URI PUT /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-vertical-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id
获取多方安全计算作业详情 功能介绍 获取多方安全计算作业详情 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/sql-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id
查询联邦预测作业列表 功能介绍 查询联邦预测作业列表 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-predicted-jobs 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id
查询训练作业下的成功模型 功能介绍 查询训练作业下的成功模型 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-job-instances 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id
使用TICS联邦预测进行新数据离线预测 场景描述 准备数据 发布数据集 创建联邦预测作业 发起联邦预测 父主题： 纵向联邦建模场景
乳腺癌数据集作业结果 本节实验包含了如下三个部分：（1）训练轮数对联邦学习模型分类性能的影响；（2）迭代次数对联邦学习模型分类性能的影响；（3）参与方数据量不同时，本地独立训练对比横向联邦的模型性能。 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
创建或更新数据集 功能介绍 本接口用于创建或更新数据集。 - 根据是否存在id字段,判断是创建还是更新数据集 - 返回数据集ID 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/agents/datasets 请求参数 表1 请求Header参数 参数 是否必选
发布数据集到空间 功能介绍 本接口用于发布数据集到空间。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/agents/{agent_id}/datasets/{dataset_id}/publish 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 agent_id 是
隐私规则防护 使用TICS的隐私规则防护能力确保数据安全。 前提条件 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
阶段二：隐私规则防护 使用TICS的隐私规则防护能力确保数据安全。 前提条件 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
获取纵向联邦作业详情 功能介绍 获取纵向联邦作业详情 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-vertical-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id
基本计算能力验证 验证TICS的基础计算能力，以计算各企业在2021年的价值评分，用于评估信贷能力，其中的公式仅为简单的参考计算式。 操作步骤 执行如下的sql作业。 select c.id as `企业id`, 0.5 * a.tax_bal + 0.8 * b.supp_bal
查看求交结果 隐私求交作业执行完成后，企业A可以通过单击“历史作业 > 查看结果”看到隐私求交作业的运行结果，包括交集的大小和交集文件的路径。 打开obs到指定目录下查看，可以看到有两个结果文件，其中一个是交集记录的序号alignedIds.csv，另一个是交集记录的id alignedOriginalIds.csv
数据集发布 前提条件 完成数据准备工作。 操作步骤 进入TICS服务控制台。 在计算节点管理中，找到购买的计算节点，通过登录地址，进入计算节点控制台。 图1 前往计算节点 登录计算节点后，在下图所述位置新建连接器。 图2 新建连接器 输入正确的连接信息，建立数据源和计算节点之间的安全连接
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
筛选特征 样本对齐执行完成后单击下一步进入“特征选择”页面，这一步企业A需要选出企业A自己和大数据厂商B的特征及标签用于后续的训练。 企业A可以选择特征及标签后“启动分箱和IV计算”，通过联邦的统计算法计算出所选特征的iv值，一般而言iv值较高的特征更有区分性，应该作为首选的训练特征
模型训练 企业A在完成特征选择后，可以单击右下角的“启动训练”按钮，配置训练的超参数并开始训练。 等待训练完成后就可以看到训练出的模型指标。 模型训练完成后如果指标不理想可以重复调整7、8两步的所选特征和超参数，直至训练出满意的模型。 父主题： 使用TICS可信联邦学习进行联邦建模
为什么我的计算结果每次计算时结果都不一样？ 当空间开启了“结果差分隐私”开关时， 对敏感数据字段的sum操作都会添加一个差分噪声，来保护单条敏感数据不被泄露。 如果需要更精确的结果， 可联系空间管理员关闭“结果差分隐私”开关， 或者联系敏感字段的合作方修改字段分类。
一个CCE集群可以为同一用户的多个空间使用吗? TICS计算节点支持部署到CCE集群上。但当前在购买TICS服务时仅支持直接创建CCE集群，不支持选择已有的CCE集群。 因此一个CCE集群只能供一个空间使用，且必须是随TICS服务购买时直接创建的CCE集群，不能是已有集群。 CCE
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
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