1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Bảo mật dữ liệu và Ẩn danh trong Python
Connected

Bài tập

Biểu đồ tần suất với differential privacy

Trong bài tập này, bạn sẽ truy cập bộ dữ liệu Dự đoán Suy tim theo cách tiếp cận đảm bảo tính riêng tư vi sai (differential privacy). Bạn sẽ tạo và phân tích các biểu đồ tần suất riêng tư và không riêng tư rồi so sánh chúng.

Bạn sẽ tập trung vào các biểu đồ tần suất từ biến age của bộ dữ liệu. Mặc dù bạn có thể truy cập đầy đủ DataFrame trong bảng điều khiển, nhưng trong thực tế, bạn sẽ không chia sẻ nó nếu chưa thêm nhiễu ngẫu nhiên được tính theo differential privacy, tuân theo cách tiếp cận toàn cục.

DataFrame đã được nạp là heart_df và Series chứa các giá trị từ age được lưu thành ages. tools từ diffprivlib đã được import sẵn.

Hướng dẫn 1/3

undefined XP
  • 1
    • Tạo một biểu đồ tần suất numpy từ ages.
    • Chuẩn hóa số đếm để lấy tỷ lệ.
    • Vẽ biểu đồ bằng các tỷ lệ đó.
  • 2
    • Tạo một biểu đồ tần suất có đảm bảo riêng tư vi sai cho ages bằng tools.
    • Lấy các tỷ lệ.
    • Vẽ biểu đồ.
  • 3
    • Tạo một biểu đồ tần suất có đảm bảo riêng tư vi sai từ ages với epsilon là 0.4.
    • Lấy các tỷ lệ.
    • Vẽ biểu đồ.