Histogramy s diferenciálním soukromím
V tomto cvičení pracuješ s datasetem Heart Failure Prediction přístupem diferenciálního soukromí. Vygeneruješ a porovnáš soukromé a nesoukromé histogramy.
Zaměříš se na histogramy proměnné age z tohoto datasetu. I když máš v konzoli přístup k původnímu DataFrame, v reálném světě bys ho nesdílel/a bez přidání náhodného šumu vypočítaného pomocí diferenciálního soukromí podle globálního přístupu.
DataFrame je načtený jako heart_df a Series s hodnotami z age je uložená jako ages. Knihovna tools z diffprivlib je již naimportovaná.
Toto cvičení je součástí kurzu
Ochrana soukromí a anonymizace dat v Pythonu
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Get counts and bars for non-private histogram of ages
counts, bins = ____
# Normalize counts to get proportions
proportions = ____
# Draw the histogram of proportions
plt.bar(____[: - 1], height=____, width=(bins[1] - bins[0]))
plt.show()