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Laplace Mechanism Global DP for SKLearn Pipeline

Aperta
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#395 1 commento 0 reazioni 0 assegnatari Vedi su GitHub

@ndcroos ci sta già lavorando.

Dal 22/8/2023.

Valutazione

Difficoltà
5/5
Tempo stimato
Più di una settimana
Idoneità per principianti
28/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Ferma
Stack tecnologico
python, scikit-learn
Ambito
machine-learning

Direzione di ricerca

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.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

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.

Lingua principale
Python
Stelle
551
Fork
142
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Preparare l'ambiente

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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