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测，筛选出高价值的潜在客户，再针对这些客户进行定向营销，达成提高营销效果、降低营销成本的业务诉求。 根据前一篇文章，企业A已经通过可信联邦学习功能训练出了一个预测客户时候是高价值用户的模型。 本文主要介绍企业A和大数据厂商B如何通过已有的模型对新的业务数据进行预测。 父主题： 使用TICS联邦预测进行新数据离线预测
通过创建并执行可信智能计算服务提供的隐私求交作业，可以得到最终交集数据并保存下来，用于后续的数据分析以及使用。 联合使用场景 用于纵向联邦学习中数据对齐。 父主题： 隐私求交
数据集（Data set） 数据集为计算节点获取并配置的合作方数据的元数据信息，以及附加其上的隐私策略。 作业（Job） 作业是指用户创建的分析、学习任务。 父主题： 服务介绍
查询作业的历史实例列表 功能介绍 查询作业的历史实例列表 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/job-instances 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是
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 参数类型
响部分功能使用。 资源分配策略 CPU(Cores) - 用户可根据返回资源剩余规格，按照分析与学习需求，灵活分配核数。 内存(GiB) - 用户可根据返回资源剩余规格，按照分析与学习需求，灵活分配内存。容器预留部分管理资源，作业可用内存最大值设置为内存数值的0.6倍，且向下取整。
数据集列表 功能介绍 查询空间中可用(已发布)数据集列表 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/available-datasets 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id
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。 包年/包月 CCE集群
响部分功能使用。 资源分配策略 CPU(Cores) - 用户可根据返回资源剩余规格，按照分析与学习需求，灵活分配核数。 内存(GiB) - 用户可根据返回资源剩余规格，按照分析与学习需求，灵活分配内存。容器预留部分管理资源，作业可用内存最大值设置为内存数值的0.6倍，且向下取整。
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
作业发起方domainId id String 作业id job_type String 作业类型。SQL联合SQL分析，HFL横向联邦学习，VFL纵向联邦学习，PREDICT预测，DATA_EXCHANGE数据交换 league_id String 空间id name String 作业名称
响部分功能使用。 资源分配策略 CPU(Cores) - 用户可根据返回资源剩余规格，按照分析与学习需求，灵活分配核数。 内存(GiB) - 用户可根据返回资源剩余规格，按照分析与学习需求，灵活分配内存。容器预留部分管理资源，作业可用内存最大值设置为内存数值的0.6倍，且向下取整。
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
使用TICS多方安全计算进行联合样本分布统计 场景描述 准备数据 发布数据集 创建样本分布统计作业 执行样本分布联合统计 数据优化 父主题： 纵向联邦建模场景
后接近正态分布。 添加预处理方法后，勾选添加预处理方法的字段，然后单击列表下方的“批量刷新分布”按键预览预处理结果，查看是否符合预期并进行预处理方法调试。直到预处理结果符合预期结果，则单击列表下方的“保存并执行”按键执行预处理。 图5 添加预处理方法 执行预处理结束后，页面跳转到
查询空间已注册数据集列表 功能介绍 功能描述：用户可以使用该接口查询空间已注册数据集列表。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/datasets 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述
path部分，并将请求方法写在一起。这是因为URI-scheme都是HTTPS，而Endpoint在同一个区域也相同，所以简洁起见将这两部分省略。 请求方法 HTTP请求方法（也称为操作或动词），它告诉服务你正在请求什么类型的操作。 表2 HTTP方法 方法 说明 GET 请求服务器返回指定资源。
ath部分，并将请求方法写在一起。这是因为URI-scheme都是HTTPS，而Ip:port在同一个计算节点 也相同，所以简洁起见将这两部分省略。 请求方法 HTTP请求方法（也称为操作或动词），它告诉服务你正在请求什么类型的操作。 表2 HTTP方法 方法 说明 GET 请求服务器返回指定资源。
个预测作业可以作为后续持续预测的依据，企业A可以定期地使用模型预测自己的新业务数据。同时企业A也可以根据新积累的数据训练出新的模型，进一步优化模型预测的精确率，再创建新的联邦预测作业，产出更精准的预测结果供业务使用。 父主题： 使用TICS联邦预测进行新数据离线预测
脱敏：勾选后，该字段内容将在分析结果中加密呈现，否则明文呈现。默认不勾选（作业发起方所属字段不做脱敏）。 分布类型：包括连续、离散、MULTIHOT三种特征类型，联邦学习时可能会使用到该信息。 离散：离散变量是在任意两个值之间具有可计数的值的数值变量。离散变量始终为数值变量。例如，客户投诉数量或者瑕疵或缺陷数。
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