Sınıflandırma için diferansiyel mahremiyete dayalı öznitelik seçimi

Abstract

Veri madenciliği ve makine öğrenmesi çözümlerinin en önemli ön aşamalarından biri yapılacak analizdekullanılacak verinin özniteliklerinin uygun bir alt kümesini belirlemektir. Sınıflandırma yöntemleri için buişlem, bir özniteliğin sınıf niteliği ile ne oranda ilişkili olduğuna bakılarak yapılır. Kişisel gizliliği koruyan pek çok sınıflandırma çözümü bulunmaktadır. Ancak bu yöntemler için öznitelik seçimi yapan çözümlergeliştirilmemiştir. Bu çalışmada, istatistiksel veritabanı güvenliğinde bilinen en kapsamlı ve güvenli çözümolan diferansiyel mahremiyete dayalı özgün öznitelik seçimi yöntemleri sunulmaktadır. Önerilen buyöntemler, yaygın olarak kullanılan bir veri madenciliği kütüphanesi olan WEKA ile entegre edilmiş vedeney sonuçları ile önerilen çözümlerin sınıflandırma başarımına olumlu etkileri gösterilmiştir.

Selecting a relevant subset of attributes is one of the most important data preprocessing steps of data mining and machine learning solutions. For the classification task, selection is based on the correlation between an attribute and the class attribute. There are various studies on privacy preserving classification. However, there is no attribute selection solution for such work in the literature. In this study, novel attribute selection methods based on the state of the art solution in statistical database security, known as differential privacy, are proposed. The proposed solutions are implemented with the popular data mining library WEKA and experimental results confirm the positive effects of the proposed solutions on classification accuracy.