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。

1. 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
   

2. 配置作业的执行脚本，训练模型文件。
3. 执行脚本是每个参与方的计算节点在本地会执行的模型训练、评估程序，用于基于本地的数据集训练子模型。 训练模型文件则定义了模型的结构，会用于每个参与方在本地初始化模型。
   图2 配置执行脚本、训练模型文件
   

4. 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
   

5. 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“历史作业”按钮，查看当前作业的执行情况。
   • 单击“计算过程”按钮可以查看作业的具体执行计划。
   • 单击“执行结果”按钮可以查看作业保存的模型文件路径，用于后续的评估型作业。
     图4 查看作业的执行情况
     
   图5 查看作业的具体执行计划
   
   图6 查看作业的执行结果