Privacidade Diferencial em Gradient Boosting Decision Trees com Técnicas de Particionamento para Dados Categóricos - M. Alves, Antonio Gabriel; Pereira, Francisco Lucas F.; Chaves, Iago C.; Machado, Javam C. (Anais do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD); 2024: Anais do XXXIX Simpósio Brasileiro de Bancos de DadosDO - 10.5753/sbbd.2024.240842, 2024)
Este artigo propõe uma nova abordagem de particionamento de dados categóricos para aplicar a privacidade diferencial em Gradient Boosting Decision Trees. Nele estudamos aprimoramentos no tratamento de atributos categóricos e seleção aleatória de pontos de particionamento enquanto oferecemos garantias de privacidade diferencial. Nossa abordagem define uma nova função de ganho para esses atributos e determina os limites de sensibilidade dessa função. Além disso, realizamos uma análise empírica em 6 conjuntos de dados reais, mostrando que a abordagem proposta alcança taxas de erro menores ou iguais aos modelos de referência.