Gaussian Mechanism Local DP for SKLearn Pipeline
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Valutazione
- Difficoltà
- 4/5
- Tempo stimato
- 3-5 giorni
- Idoneità per principianti
- 35/100
- Tipo di issue
- Funzionalità
- Chiarezza
- Abbastanza chiara
- Stato di attività
- Ferma
- Stack tecnologico
- python, scikit-learn
- Ambito
- machine-learning
Direzione di ricerca
Start with src/pydp/ml/mechanisms/sklearn_pipeline.py and inspect the existing LaplaceMechanism implementation, then review the linked SKLearn_Pipeline_Laplace_Mechanism.ipynb example. Determine the Gaussian Mechanism initialization parameters from the PyDP API and how it should fit into sklearn's Pipeline. Done means a GaussianMechanism operator can be used in a Pipeline as shown in the issue.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Feature Description
Enabling the use of Gaussian 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.
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 GaussianMechanism. The use should be as seamless and convenient as possible in SKLearn's Pipeline class. For example:
pipe = Pipeline([
('scaler', StandardScaler()),
('laplace', GaussianMechanism()),
('nb', GaussianNB())
])
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 Gaussian Mechanism would most likely need different parameters to be initialized compare to the Laplace Mechanism.
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 550
- Fork
- 142
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Preparare l'ambiente
- Include un Dockerfile o un file Docker Compose
- Nessun modello di pull request
- Leggi la guida per i contributori
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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