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启动作业后会生成一条新的历史作业记录。模型训练页面展示了历史作业的执行情况、模型的评估指标和生成时间。模型的评估指标是使用训练数据集产生的。 单击“查看参数”可以查看该模型训练时指定的机器学习作业参数；逻辑回归作业可以单击“查看中间结果”实时查看每一次迭代的评估指标。
公测 创建联邦数据分析作业 2021年5月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 联合审批 开启联合审批后，所有计算任务执行时，均会生成审批报告，提交到数据提供方审批。保证高价值数据在联合使用场景中的安全透明。
is_header_exist Boolean 数据文件是否包含表头 data_file_path String 数据文件地址 id_file_path String id文件地址 config_file_path String 配置文件地址 auto_generate_data Boolean 是否自动生成数据
if err == nil { fmt.Printf("%+v\n", response) } 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
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Boolean 数据文件是否包含表头 data_file_path 是 String 数据文件地址 id_file_path 否 String id文件地址 config_file_path 否 String 配置文件地址 auto_generate_data 否 Boolean 是否自动生成数据
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使用python代码创建模型文件，保存为二进制文件model.h5，以鸢尾花为例，生成如下的模型： import tensorflow as tf import keras model = keras.Sequential([ keras.layers.Dense(4,
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