Gaussian Mechanism Local DP for SKLearn Pipeline
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 4/5
- Thời gian dự kiến
- 3-5 ngày
- Mức phù hợp với người mới
- 35/100
- Loại issue
- Tính năng
- Độ rõ ràng
- Khá rõ ràng
- Mức độ hoạt động
- Đình trệ
- Công nghệ
- python, scikit-learn
- Lĩnh vực
- machine-learning
Hướng nghiên cứu
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.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
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.
- Ngôn ngữ chính
- Python
- Star
- 550
- Fork
- 142
- Chỉ số merge pull request
- Không có pull request nào được merge trong 30 ngày
Chuẩn bị môi trường
- Có Dockerfile hoặc tệp Docker Compose
- Không có mẫu pull request
- Đọc hướng dẫn đóng góp
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Issue khác của OpenMined/PyDP
-
Type: New Feature :heavy_plus_sign:
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 45/100
-
Type: Question :grey_question:
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 25/100
-
Type: Question :grey_question:
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 32/100
-
Type: Improvement :chart_with_upwards_trend:
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 35/100
-
Type: New Feature :heavy_plus_sign:
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 38/100
Tất cả issue của OpenMined/PyDP
Issue tương tự
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 86/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 2/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 70/100
-
FingerprintSplitter raises ZeroDivisionError when int(frac_train * len(dataset)) floors to zeroĐang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 88/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 7 ngày
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 70/100
lmstudio-ai/mlx-engine#376 ·
-
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
pyiron/bagofholding#166 ·