차등 프라이버시를 적용한 히스토그램
이번 연습에서는 차등 프라이버시 방식에 따라 Heart Failure Prediction 데이터셋에 접근해 보겠습니다. 비공개(프라이빗) 히스토그램과 비프라이빗 히스토그램을 생성하고 분석한 뒤 비교할 거예요.
데이터셋의 age 변수로부터 만들어지는 히스토그램에 집중합니다. 콘솔에서는 원본 DataFrame에 접근할 수 있지만, 실제 상황에서는 글로벌 접근 방식에 따라 차등 프라이버시로 계산된 무작위 잡음을 추가하지 않은 채 공유해서는 안 됩니다.
DataFrame은 heart_df로 로드되어 있고, age 값이 담긴 Series는 ages에 저장되어 있습니다. diffprivlib의 tools는 이미 임포트되어 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 데이터 프라이버시와 익명화
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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()