Differentially Private Linear Regression With Linked Data
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
There has been increasing demand for establishing privacy-preserving methodologies for modern statistics and machine learning. Differential privacy, a mathematical notion from computer science, is a rising tool offering robust privacy guarantees. Recent work focuses primarily on developing differentially private versions of individual statistical and machine learning tasks, with nontrivial upstream preprocessing typically not incorporated. An important example is when record linkage is done prior to downstream modeling. Record linkage refers to the statistical task of linking two or more data sets of the same group of entities without a unique identifier. This probabilistic procedure brings additional uncertainty to the subsequent task. In this article, we present two differentially private algorithms for linear regression with linked data. In particular, we propose a noisy gradient method and a sufficient statistics perturbation approach for the estimation of regression coefficients. We investigate the privacy–accuracy tradeoff by providing finite-sample error bounds for the estimators, which allows us to understand the relative contributions of linkage error, estimation error, and the cost of privacy. The variances of the estimators are also discussed. We demonstrate the performance of the proposed algorithms through simulations and an application to synthetic data.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,193 | 0,382 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle