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DatasetFeatureEntity 参数 是否必选 参数类型 描述 agent_id 是 String 数据集所属agent id dataset_name 是 String 数据集名称 features 是 Array of strings 数据集特征集合 表5 ModelParamVo 参数 是否必选 参数类型
准备数据 首先，企业A和大数据厂商B需要商议确定要提供的数据范围及对应的元数据信息，双方初始决定使用最近三个月的已有用户转化数据作为联邦训练的训练集和评估集，之后使用每周产生的新数据作为联邦预测的预测集。 表1 企业A的数据 字段名称 字段类型 描述 id string hash过后的手机号字符串
obs 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID，最大长度32，由字母和数字组成 league_id 是 String 空间ID，最大长度32，由字母和数字组成 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 offset
ces 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID，最大长度32，由字母和数字组成 league_id 是 String 空间ID，最大长度32，由字母和数字组成 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 offset
{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 项目ID league_id 是 String 空间ID 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 offset 是 Integer 起始位置。最小值0，最大值2的32次方-1
GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID，最大32位，由字母和数字组成 league_id 是 String
-jobs 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目id，最大32位，字母和数字组成 league_id 是 String 空间id，最大32位，字母和数字组成 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 limit 是
asets 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目id，最大32位，字母和数字组成 league_id 是 String 空间id，最大32位，字母和数字组成 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 offset
发布数据集 企业A将自己的需要预测的csv数据文件上传到自己的计算节点上，通过“数据管理”模块创建用于预测的数据集。 企业A预测数据集如下： 大数据厂商B仍使用训练时的提供的全量数据作为预测数据集，没有发布新的数据集。 父主题： 使用TICS联邦预测进行新数据离线预测
jobs 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 项目ID，最大32位，由字母和数字组成 league_id 是 String 空间ID，最大32位，由字母和数字组成 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 offset
TICS服务会对两方的数据先进行样本对齐，并对双方共有的数据进行联邦预测，预测的结果会保存在企业A（作业发起方）的计算节点上。企业A可以通过obs服务或者登录到计算节点后台获取到对应路径的文件。 当只有一方提供特征时，预测的结果如下，第一列是用户的id，第二列是用户是否是高价值用户的标签，第三列、第四列是对应的概率：
图5 登录成功 方式二：ECS服务控制台 在ECS的服务控制台上，通过IP搜索对应的弹性云服务器。 图6 搜索弹性云服务器 单击ECS服务区名称跳转到详情页面，单击右上角的远程登录按钮。 图7 远程登录 在ECS命令行界面输入对应的用户名和密码登录ECS服务器。 图8 输入用户名和密码
准备数据 首先，企业A和大数据厂商B需要商议确定要提供的数据范围及对应的元数据信息，例如双方初始决定使用最近三个月的已有用户转化数据作为联邦训练的训练集和评估集。 表1 企业A的数据 字段名称 字段类型 描述 id string hash过后的手机号字符串 col0-col4 float
配置执行脚本、训练模型文件 配置已方、对方数据集。在作业的数据集配置中，选择己方、对方的本地数据集，此外需将已方的数据集设为评估数据集。横向联邦中，需要确保不同参与方的数据集结构完全一致。 图3 配置数据集 保存并执行作业。单击下方的“保存并执行”按钮，即可发起执行横向联邦学习作业。 单击
联邦预测，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。 本文主要介绍在进行建模之前，双方需要对已有的数据进行碰撞求交，找到双方共有的数据，了解数据的分布情况并为后续的建模做好调整。 父主题： 使用TICS多方安全计算进行联合样本分布统计
空间成员登录TICS控制台。 进入TICS控制台后，单击页面左侧“计算节点管理”，进入计算节点管理页面。 图1 部署计算节点入口 在“计算节点管理”页面，单击需要查询的“计算节点名称”，进入详情页。 图2 计算节点管理 在详情页查看“基本信息”中的“计算节点ID”、“集群配置”中的“集群名称”、“命名空间”。
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