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基于ExtraTrees的差分隐私保护算法DiffPETs

消耗积分:0 | 格式:rar | 大小:1.01 MB | 2021-05-11

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　　为在同等隐私保护级别下提高模型的预测准确率并降低误差，提出一种基于 Extratrees的差分隐私保护算法 Differs。在决策树生成过程中，根据不同的准则计算出各特征的结果值，利用指数机制选择得分最高的特征，通过拉普拉斯机制在叶子节点上进行加噪，使算法能够提供ε-差分隐私保护。将 Diffsets算法应用于决策树分类和回归分析中，对于分类树，选择基尼指数作为指数机制的可用性函数并给出基尼指数的敏感度，在回归树上，将方差作为指数机制的可用性函数并给出方差的敏感度。实验结果表明，与决策树差分隐私分类和回归算法相比， Diffsets算法能有效降低预测误差。

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