Abstract-I detta dokument studerar vi problemet med att bygga privata klassificeringar med hjälp av beslutsträd, inom ramen för differential integritet. Vi bygger först integritetsbevarande ID3-beslut träd med olika privata summa frågor. Våra experiment visar att för många data sätter en rimlig integritet garanti kan endast erhållas via denna metod till en brant kostnad för noggrannhet i förutsägelser. Vi presenterar sedan en differentialt privat beslut träd ensemble algoritm med hjälp av slumpmässiga beslut träd metod. Vi demonstrerar experimentellt att vårt tillvägagångssätt ger god förutsägelsenoggrannhet även när storleken på datamängderna är liten. Vi presenterar också en differentierad privat algoritm för den situation där nya data regelbundet bifogas en befintlig databas. Våra experiment visar att våra differentialt privata slumpmässiga beslut träd klassificerare hanterar datauppdateringar på ett sätt som upprätthåller samma nivå av integritetsgaranti.
Jagannathan, etc. REF presenterar en differentialt privat slumpmässig beslut träd inlärningsalgoritm som kan tillämpas på flera klasser klassificering.
A Practical Differentially Private Random Decision Tree Classifier
{'venue': '2009 IEEE International Conference on Data Mining Workshops', 'journal': '2009 IEEE International Conference on Data Mining Workshops', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}