Гістограми з диференційною приватністю
У цій вправі ви звернетеся до набору даних Heart Failure Prediction з дотриманням принципів диференційної приватності. Ви згенеруєте та проаналізуєте приватні й неприватні гістограми та порівняєте їх.
Ви зосередитеся на гістограмах змінної age у наборі даних. Хоч у консолі ви маєте доступ до неушкодженого датафрейму, у реальних умовах його не слід ділити без додавання випадкового шуму, розрахованого за диференційною приватністю, відповідно до глобального підходу.
Датафрейм завантажено як heart_df, а Series зі значеннями age збережено як ages. tools із diffprivlib уже імпортовано.
Ця вправа є частиною курсу
Конфіденційність даних і анонімізація в Python
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# 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()