# 获取纵向联邦作业详情 - getFlVerticalJobContent
#### 功能介绍
获取纵向联邦作业详情
#### 调用方法
请参见[如何调用API](https://support.huaweicloud.com/api-tics/tics_05_0025.html)。
#### URI
GET /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-vertical-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 | 空间ID，最大32位，由字母和数字组成 |
| job_id     | 是    | String | 任务id，最大32位，由字母和数字组成 |
   
#### 请求参数
表2请求Header参数 
| 参数           | 是否必选 | 参数类型   | 描述                                                                                         |
|:---|:---|:---|:---|
| X-Auth-Token | 是    | String | 用户Token。由一个或多个字母数字+-=符号组成。 通过调用接口获取用户Token接口获取。 |
| X-Language   | 是    | String | 根据自己偏好的语言来获取不同语言的返回内容，zh-cn或者en_us                                                         |
| Content-Type | 是    | String | 发送的实体的MIME类型。推荐用户默认使用application/json，有其他取值时会在具体接口中专门说明。                                   |
   
#### 响应参数
**状态码：200**
表3响应Body参数 
| 参数                 | 参数类型                                                                                             | 描述                                                                                                                                   |
|:---|:---|:---|
| description        | String                                                                                           | 作业描述，最大长度512                                                                                                                         |
| datasets           | String                                                                                           | 每个可信计算节点的数据集名                                                                                                                        |
| features           | Array of [DatasetFeatureEntity] objects | 数据集特征列                                                                                                                               |
| label              | String                                                                                           | 标签列，最大长度100                                                                                                                          |
| epoch              | Integer                                                                                          | lr迭代数，最小值1                                                                                                                           |
| job_name           | String                                                                                           | 作业名称，最大长度128，名称不能以空白字符开头结尾、或者包含下列任何字符：\\ / : \* ? " \< \> \|，长度要求在1\~128之间。                                                          |
| algorithm_type     | String                                                                                           | 纵向联邦算法类型枚举，XG_BOOST，LIGHT_BGM，LOGISTIC_REGRESSION 逻辑回归，NEURAL_NETWORK 神经网络，FIBINET                                                   |
| work_step          | String                                                                                           | 纵向联邦操作步骤枚举值。DATA_SELECTION.数据选择,SAMPLE_ALIGNMENT.样本对齐,FEATURE_SELECTION.特征选择,MODEL_TRAIN.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                                                                                                                    |
| batch_size         | Integer                                                                                          | lr批大小，最小值1                                                                                                                           |
| grad_epsilon       | String                                                                                           | lr梯度收敛阈值，默认null                                                                                                                      |
| tree_num           | Integer                                                                                          | xgboost树数量，最大值2的31次方-1                                                                                                               |
| tree_depth         | Integer                                                                                          | xgboost树深度，最大值2的31次方-1                                                                                                               |
| split_num          | Integer                                                                                          | xgboost切分点数量，最大值2的31次方-1                                                                                                             |
| current_agent_id   | String                                                                                           | 发起方agentid                                                                                                                           |
| learning_task_type | String                                                                                           | 纵向联邦作业类型 CLASSIFICATION(1), REGRESSION(2)                                                                                            |
| predict_threshold  | String                                                                                           | 纵向联邦算法预测阈值                                                                                                                           |
| is_single_predict  | Boolean                                                                                          | 单方还是双方预测                                                                                                                             |
   
 表4DatasetFeatureEntity 
| 参数           | 参数类型             | 描述            |
|:---|:---|:---|
| agent_id     | String           | 数据集所属agent id |
| dataset_name | String           | 数据集名称         |
| features     | Array of strings | 数据集特征集合       |
   
#### 请求示例
获取纵向联邦作业详情
```
get https://x.x.x.x:12345/v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-vertical-jobs/{job_id}
```
#### 响应示例
**状态码：200**
获取纵向联邦作业详情成功
```
{
  "description": null,
  "datasets": "edc8357011b0449ca985daabd531083c.host_f50_10w_20.space_creator,c2efd9850deb44e3a64b00e555ddb04f.guest_f1_10w_20.tics002",
  "features": "features": [
    {
      "agent_id": "edc8357011b0449ca985daabd531083c",
      "dataset_name": "host_f50_10w_20",
      "features": [
        "f0",
        "f1",
        "f2"
      ]
    },
    {
      "agent_id": "c2efd9850deb44e3a64b00e555ddb04f",
      "dataset_name": "guest_f1_10w_20",
      "features": [
        "f0"
       ]
    }
  ]
  "label": "label",
  "epoch": null,
  "job_name": "xg_20",
  "algorithm_type": "XG_BOOST",
  "work_step": "MODEL_TRAIN",
  "learning_rate": "0.5",
  "label_dataset": "guest_f1_10w_20",
  "label_agent": "c2efd9850deb44e3a64b00e555ddb04f",
  "batch_size": null,
  "grad_epsilon": null,
  "tree_num": null,
  "tree_depth": null,
  "split_num": null,
  "current_agent_id": "edc8357011b0449ca985daabd531083c",
  "learning_task_type": "CLASSIFICATION",
  "predict_threshold": null,
  "is_single_predict": null
}
```
#### 状态码
| 状态码 | 描述           |
|:---|:---|
| 200 | 获取纵向联邦作业详情成功 |
| 401 | 操作无权限        |
| 500 | 内部服务器错误      |