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保存纵向联邦作业
功能介绍
保存纵向联邦作业
调用方法
请参见如何调用API。
URI
PUT /v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-vertical-jobs/{job_id}
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 |
作业id,最大32位,由字母和数字组成 |
请求参数
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 |
参数 |
是否必选 |
参数类型 |
描述 |
---|---|---|---|
description |
否 |
String |
作业描述,最大长度512 |
datasets |
否 |
String |
每个可信计算节点的数据集名 |
features |
否 |
Array of DatasetFeatureEntity objects |
数据集特征列 |
label |
否 |
String |
标签列,最大长度100 |
epoch |
否 |
Integer |
lr迭代数,最小值1 |
job_name |
是 |
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 |
是 |
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 |
否 |
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 |
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 |
batch_size |
否 |
Integer |
lr批大小,最小值1 |
grad_epsilon |
否 |
String |
lr梯度收敛阈值,默认nul |
tree_num |
否 |
Integer |
xgboost树数量,最大值2的31次方-1 |
tree_depth |
否 |
Integer |
xgboost树深度,最大值2的31次方-1 |
split_num |
否 |
Integer |
xgboost切分点数量,最大值2的31次方-1 |
current_agent_id |
否 |
String |
发起方agentid |
learning_task_type |
否 |
String |
纵向联邦作业类型 CLASSIFICATION(1), REGRESSION(2) |
predict_threshold |
否 |
String |
纵向联邦算法预测阈值 |
is_single_predict |
否 |
Boolean |
单方还是双方预测 |
响应参数
状态码: 200
参数 |
参数类型 |
描述 |
---|---|---|
- |
String |
请求示例
保存纵向联邦作业
put https://x.x.x.x:12345/v1/{project_id}/leagues/{league_id}/fl-vertical-jobs/{job_id} { "datasets" : "018713527a1d49638eb27b305bc0cc8c.breast_hetero_mini_host.space_creator,0573513cac934b6aab79856c355ee7a2.ief_breast_hetero_mini_guest.space_creator", "work_step" : "MODEL_TRAIN", "job_name" : "ief_xg_fenlei_ief2cce", "host_agent_id" : "018713527a1d49638eb27b305bc0cc8c,0573513cac934b6aab79856c355ee7a2", "algorithm_type" : "XG_BOOST", "learning_task_type" : "CLASSIFICATION", "label_dataset" : "ief_breast_hetero_mini_guest", "label" : "y", "label_agent" : "0573513cac934b6aab79856c355ee7a2", "host_agent_name" : "agent_tics,agent_1656", "features" : [ { "agent_id" : "018713527a1d49638eb27b305bc0cc8c", "dataset_name" : "breast_hetero_mini_host", "features" : [ "x3", "x4", "x5" ] }, { "agent_id" : "0573513cac934b6aab79856c355ee7a2", "dataset_name" : "ief_breast_hetero_mini_guest", "features" : [ "x0", "x1", "x2" ] } ] }
响应示例
无
状态码
状态码 |
描述 |
---|---|
200 |
保存纵向联邦作业成功 |
401 |
操作无权限 |
500 |
内部服务器错误 |