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可信联邦学习作业管理 新建联邦学习作业 获取横向联邦学习作业详情 获取纵向联邦作业详情 保存纵向联邦作业 保存横向联邦学习作业 查询联邦学习作业列表 查询特征选择执行结果 删除联邦学习作业 执行横向联邦学习作业 执行纵向联邦模型训练作业 父主题： 计算节点API
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Imbalanced
实验结果 乳腺癌数据集作业结果 父主题： 横向联邦学习场景
作业发起方配置TICS的横向联邦学习作业，启动训练； 模型参数、梯度数据在TICS提供的安全聚合节点中进行加密交换； 训练过程中，各参与方计算节点会在本地生成子模型，由TICS负责安全聚合各子模型的参数，得到最终的模型； 空间的整体配置通过空间管理员进行统一管理。 父主题： 横向联邦学习场景
模型训练,MODEL_EVALUATION.模型评估,MODEL_PREDICT.预测 learning_rate 否 String 纵向联邦算法学习率，最大长度16 label_dataset 否 String 标签数据集，最大长度100 label_agent 否 String 标签方可信计算节点，最大长度100
模型训练,MODEL_EVALUATION.模型评估,MODEL_PREDICT.预测 learning_rate String 纵向联邦算法学习率，最大长度16 label_dataset String 标签数据集，最大长度100 label_agent String 标签方可信计算节点，最大长度100
测试步骤 数据准备 训练型横向联邦作业流程 评估型横向联邦作业流程 父主题： 横向联邦学习场景
支持在分布式的、信任边界缺失的多个参与方之间建立互信空间； 实现跨组织、跨行业的多方数据融合分析和多方联合学习建模。 灵活多态 支持对接主流数据源（如MRS、 DLI、 RDS、 Oracle等）的联合数据分析； 支持对接多种深度学习框架(TICS，TensorFlow)的联邦计算； 支持控制流和数据流的分离
创建可信联邦学习训练型作业 参考步骤创建横向训练型作业创建可信联邦学习训练型作业，运行环境选择ModelArts和PriorityModelArts时，新增的资源配额是使用MA Lite资源池进行训练时，工作负载需要配置的资源参数。 图2 配置参数 父主题： 可信联邦学习作业
learning_rate 否 Float 学习率，最小值0，最大值1 batch_size 否 Integer 批大小，最小值1 epoch 否 Integer 迭代次数，最小值1 tree_num 否 Integer 树数量，最小值1 tree_depth 否 Integer 树深度，最小值1 split_num
使用TICS可信联邦学习进行联邦建模 场景描述 准备数据 发布数据集 创建可信联邦学习作业 选择数据 样本对齐 筛选特征 模型训练 模型评估 父主题： 纵向联邦建模场景
开任务详情，可以查看更详细的计算过程信息。 图7 作业计算过程信息详情（截图为多方安全计算作业示例，请以实际作业为准） 父主题： 可信联邦学习作业
learning_rate 否 Float 学习率，最小值0，最大值1 batch_size 否 Integer 批大小，最小值1 epoch 否 Integer 迭代次数，最小值1 tree_num 否 Integer 树数量，最小值1 tree_depth 否 Integer 树深度，最小值1 split_num
"result_ext" : null } 状态码 状态码 描述 200 查询样本对齐结果成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题： 联邦学习作业管理
d964d274" } 状态码 状态码 描述 200 执行ID选取截断作业成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题： 联邦学习作业管理
f6d964d274" } 状态码 状态码 描述 200 执行样本对齐作业成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题： 联邦学习作业管理
训练型横向联邦作业流程 联邦学习分为横向联邦及纵向联邦。相同行业间，特征一致，数据主体不同，采用横向联邦。不同行业间，数据主体一致，特征不同，采用纵向联邦。xx医院的应用场景为不同主体的相同特征建模，因此选用横向联邦。 创建训练型横向联邦学习作业。 图1 创建训练型横向联邦学习作业 配置作业的执行脚本，训练模型文件。
reason”报错信息。 问题分析 该报错大概率是资源配额不足导致作业执行失败。 解决方案 如果是纵向联邦学习作业，您可以在该纵向联邦作业详情页面尝试新增内存配额和CPU配额，然后重新执行作业。 如果是横向联邦学习作业，您可以在该横向联邦作业详情页面尝试新增内存配额和CPU配额，然后保存、提交审批，等待审批通过后再重新执行作业。
"result_ext" : "" } 状态码 状态码 描述 200 查询执行结果成功 401 操作无权限 500 内部服务器错误 父主题： 可信联邦学习作业管理
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
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