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Laplace Mechanism Global DP for SKLearn Pipeline

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@ndcroos ya está trabajando en esto.

Desde el 22/8/2023.

Evaluación

Dificultad
5/5
Tiempo estimado
Más de una semana
Aptitud para principiantes
28/100
Tipo de issue
Nueva funcionalidad
Claridad
Bastante claro
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
python, scikit-learn
Área
machine-learning

Línea de trabajo

Read src/pydp/ml/mechanisms/sklearn_pipeline.py and the linked SKLearn_Pipeline_Laplace_Mechanism.ipynb, using the existing Local DP LaplaceMechanism as the starting point. Review the feature/machine-learning-1 branch context and confirm that a global-DP LaplaceMechanism can be inserted into an sklearn Pipeline with the requested import and usage.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

Type: New Feature :heavy_plus_sign:

Feature Description

Enabling the use of Laplace Mechanism for Local DP in SKLean Pipeline. This should be in the form of an "operator" that should be inserted between the layers in SKLearn's Pipeline class.

This is the Global DP Version of the already existing Laplace Mechanism extension for Local DP.

Additional Context

Current development for the SKLean Pipeline is in branch feature/machine-learning-1.

Preferably, the name of the "operator" imported from PyDP should be called LaplaceMechanism. The use should be as seamless and convenient as possible in SKLearn's Pipeline class. For example:

pipe = Pipeline([
    ('scaler', StandardScaler()),
    ('nb', GaussianNB()),
    ('laplace', LaplaceMechanism()),
])

For more examples, please have look at the notebook example of Laplace Mechanism's implementation.

As starting guidance, please refer to the source code for LaplaceMechanism in here.

Note: The examples mentioned above are for Local DP. Laplace Mechanism's LocalDP implementation should provide a good starting point to figure out the Global DP's version.

Lenguaje dominante
Python
Estrellas
551
Forks
142
Sin PR fusionados en 30 d

Preparar el entorno

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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