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隐私计算FATE-多分类神经网络算法测试

一、说明 本文分享基于 Fate 使用 横向联邦 神经网络算法 对 多分类 的数据进行 模型训练,并使用该模型对数据进行 多分类预测。 二分类算法:是指待预测的 label 标签的取值只有两种;直白来讲就是每个实例的可能类别只有两种(0 或者 1),例如性别只有 男 或者 女;此时的分类算法其实是在构建一个分类线将数据划分为两个类别。 多分类算法:是指待预测的 label 标签的取值可能有多种情况,例如个人爱好可能有 篮球、足球、电影 等等多种类型。常见算法:Softmax、SVM、KNN、决策树。 关于 Fate 的核心概念、单机部署、训练以及预测请参考以下相关文章: 《隐私计算FATE-关键概念与单机部署指南》 《隐私计算FATE-模型训练》 《隐私计算FATE-离线预测》 二、准备训练数据 上传到 Fate 里的数据有两个字段名必需是规定的,分别是主键为 id 字段和分类字段为 y 字段,y 字段就是所谓的待预测的 label 标签;其他的特征字段(属性)可任意填写,例如下面例子中的 x0 - x9 例如有一条用户数据为: 收入 : 10000,负债 : 5000,是否有还款能...

Jboot v3.15.6 发布,基于 JFinal 的微服务框架

Jboot 一个更简单的分布式、微服务框架。 Jboot 是一个基于 JFinal、JFinal-Undertow、Dubbo、Seata、Sentinel、ShardingSphere、Nacos 等开发的微服务框架,帮助开发者降低微服务、分布式开发门槛。爽爽开发,快乐生活。 支持 JDK8~JDK17。 Jboot v3.15.6 主要是优化细节和修复若干问题,建议所有 v3.x 的用户升级到这个版本。 Jboot v3.15.6 更新内容如下: 新增:JbootmqBase 添加自定义线程池的接口方法 新增:JbootModel.processColumns() 方法,在某些场景下用于对 Columns 进行二次加工 新增:JbootOutputDirectiveFactory,用于忽略在生产环境下,模板引擎执行的错误输出 新增:CodeGenHelpler 新增对 infomix 数据库的支持,感谢 @xujianxie 新增:代码生成器新增 白名单 配置的支持,感谢 @xujianxie 优化:RedisMQ 的 lpush 对应应该是 rpop 的问题,同时添加 int...

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