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电子发烧友网>电子资料下载>IC资料>模型|Macromodel>基于ExtraTrees的差分隐私保护算法DiffPETs

基于ExtraTrees的差分隐私保护算法DiffPETs

2021-05-11 | rar | 1.01 MB | 次下载 | 免费

资料介绍

  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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