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XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度，以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量，一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度，根节点为第一层。取值范围为1~10的整数。 切分点数量 定
Scikit-Learn的StandardScaler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Imb
在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 多方安全计算”，在页面上方选择作业创建的空间后，单击“创建”。 图1 创建多方安全计算作业 在弹出的对话框中，输入作业“名称”和“描述”信息后单击“确定”。 图2 新建作业 在作业列表中查找创建的作业，单击“开发”，进入作业开发页面编写SQL语句。SQL语句开发完成后单击“保存”。
执行作业 前提条件 已完成作业的审批和数据初始化，参考审批实时隐匿查询作业。 执行实时隐匿查询作业 作业审批以及数据初始化完成后，单击“执行”按钮。 在右侧弹出窗口的ID框中输入查询值，单击“查询”按钮进行实时隐匿查询，实时返回查询结果在下侧方框中。 图1 输入自定义属性 父主题：
审批实时隐匿查询作业 前提条件 发起方已创建待审批的作业，参考创建作业。 约束限制 作业审批通过后，才能单击“启动数据初始化”。 审批实时隐匿查询作业 审批方登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上选择“审批管理”，打开审批页面。 选择待处理的审批记录，单击“查看详情”。 填写审批意见，单击“同意”。
创建数据 数据拥有方公司A创建和发布数据集。可供选择有两种数据资产类型：结构化数据集、非结构化数据集。创建数据集后，发布数据集，此时对空间内的所有代理可见。 父主题： 可信数据交换场景
在机器A上继续执行如下命令，按照提示输入B的登录密码即可 ssh-copy-id -i 图中红框部分 root@机器B的ip 注：以上操作为节点采用密钥登录，无密码的场景下 若所建节点采用密钥对登录的形式，可手动复制公钥文件id_rsa.pub到对端节点的指定用户的home路径下（root用户的路径为/root）
在机器A上继续执行如下命令，按照提示输入B的登录密码即可 ssh-copy-id -i 图中红框部分 root@机器B的ip 注：以上操作为节点采用密钥登录，无密码的场景下 若所建节点采用密钥对登录的形式，可手动复制公钥文件id_rsa.pub到对端节点的指定用户的home路径下（root用户的路径为/root）
在左侧导航树上选择“可信数据交换 > 数据申请”，打开数据申请页面。 在数据申请页面单击“我收到的”，查看供数方节点收到的申请列表。 数据来源为数据需求方公司B发送来的使用申请：申请交换的数据集、数据集字段（结构化数据才有该字段）。 在申请列表中选择申请状态为“待处理”，单击“查看
567c76b1cbaebabe5ef03f7c3017bb5b7”这样的一条数据，查询结果中即会返回企业A所选择的企业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
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
从上面两张表可以看出： （1）训练轮数对于联邦学习模型的性能影响不大，这主要是由于乳腺癌数据集的分类相对简单，且数据集经过了扩充导致的； （2）增大每个参与方本地模型训练的迭代次数，可以显著提升最终联邦学习模型的性能。 参与方数据量不同时，独立训练对比横向联邦训练的准确率 本节实验不再将训练集均匀划
} else { fmt.Println(err) } } 更多编程语言的SDK代码示例，请参见API Explorer的代码示例页签，可生成自动对应的SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 200 查询实例执行报告成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误
概述 基于数据胶囊技术，将用户配置属性嵌入到数据加密策略中，只有匹配属性的用户才能打开文件，达到数据出域后仍然主权可控的目的。 进行数据交换的角色分为用数方和供数方，用数方通过发送申请传递数据使用需求；供数方确认使用需求后，创建合约发送到供数方进行签署，一旦合约生效，数据交换作业就可以执行。
除此之外，tics服务会基于数据集的安全隐私策略自动校验sql语句中字段的使用方式，如有违反字段隐私配置规则的语句会被明确拒绝。 大数据厂商B在自己的计算节点单击“审批管理”模块，找到“待处理”的审批请求单击“查看详情”，可以看到企业A是如何使用自己的数据集的。 确认无误后再单击“同意”
作业发起方通过计算节点提供的控制台页面，发起多方安全计算作业。 多方安全计算作业在TICS中进行解析和任务计划构建，并下发任务给各个数据参与方所在的计算节点。 参与方计算节点从租户侧网络内的数据中获取数据，并使用安全算法进行加密输出。 数据在TICS提供的服务器中进行机密计算。 最
私不泄露的前提下，利用其他机构的医疗数据提升乳腺癌预测模型的准确率。 进一步地，可根据该模型案例发散，构建老年人健康预测、高血压预测、失能早期预警模型等。 图1 乳腺癌预测研究应用场景示意 作业发起方通过计算节点上传数据、待训练模型的定义文件； 作业发起方配置TICS的横向联邦学习作业，启动训练；
完成准备工作后，您已经创建了空间，可以开始配置使用TICS。 为了在TICS平台实现多方作业，必须先在TICS中邀请成员。 邀请成员 空间成员登录TICS控制台。 在TICS控制台左侧，单击“空间管理”，在“我创建的空间”页签查找需要邀请合作方的空间并单击“邀请合作方”。 在弹出的界面配置待邀请的合作方的“租户名
} else { fmt.Println(err) } } 更多编程语言的SDK代码示例，请参见API Explorer的代码示例页签，可生成自动对应的SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 200 查询审计日志成功 父主题： 审计日志管理
} else { fmt.Println(err) } } 更多编程语言的SDK代码示例，请参见API Explorer的代码示例页签，可生成自动对应的SDK代码示例。 状态码 状态码 描述 200 获取实例执行图成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误
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