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為在同等隱私保護(hù)級別下提高模型的預(yù)測準(zhǔn)確率并降低誤差，提出一種基于 Extratrees的差分隱私保護(hù)算法 Differs。在決策樹生成過程中，根據(jù)不同的準(zhǔn)則計算出各特征的結(jié)果值，利用指數(shù)機制選擇得分最高的特征，通過拉普拉斯機制在葉子節(jié)點上進(jìn)行加噪，使算法能夠提供ε-差分隱私保護(hù)。將 Diffsets算法應(yīng)用于決策樹分類和回歸分析中，對于分類樹，選擇基尼指數(shù)作為指數(shù)機制的可用性函數(shù)并給出基尼指數(shù)的敏感度，在回歸樹上，將方差作為指數(shù)機制的可用性函數(shù)并給出方差的敏感度。實驗結(jié)果表明，與決策樹差分隱私分類和回歸算法相比， Diffsets算法能有效降低預(yù)測誤差。
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