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為在同等隱私保護(hù)級(jí)別下提高模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率并降低誤差，提出一種基于 Extratrees的差分隱私保護(hù)算法 Differs。在決策樹(shù)生成過(guò)程中，根據(jù)不同的準(zhǔn)則計(jì)算出各特征的結(jié)果值，利用指數(shù)機(jī)制選擇得分最高的特征，通過(guò)拉普拉斯機(jī)制在葉子節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行加噪，使算法能夠提供ε-差分隱私保護(hù)。將 Diffsets算法應(yīng)用于決策樹(shù)分類和回歸分析中，對(duì)于分類樹(shù)，選擇基尼指數(shù)作為指數(shù)機(jī)制的可用性函數(shù)并給出基尼指數(shù)的敏感度，在回歸樹(shù)上，將方差作為指數(shù)機(jī)制的可用性函數(shù)并給出方差的敏感度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與決策樹(shù)差分隱私分類和回歸算法相比， Diffsets算法能有效降低預(yù)測(cè)誤差。
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