6.3 信用评分计算

使用匿名化的、差分隐私保护的数据，计算信用评分

算法架构

匿名化：对原始个体数据进行匿名化处理，例如去标识化或泛化处理。确保在匿名化后，数据中的个体不可识别。

噪声注入：在匿名化后的数据中引入差分隐私保护的噪声。噪声的量需要根据差分隐私参数（如ε值）和信用评分模型的灵敏度进行调整。

信用评分模型训练：使用带有噪声的匿名化数据训练信用评分模型。这可以是一个机器学习模型，

代码如下：

python
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from sklearn.linear_model import LogisticRegression

def train_credit_score_model(data_with_noise, labels):
    model = LogisticRegression()
    model.fit(data_with_noise, labels)
return model

计算信用评分：使用训练好的信用评分模型，对新的匿名化数据进行评分计算。这时也需要向输入数据中引入一定程度的噪声

python
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def compute_credit_score(model, new_data_with_noise):
    credit_score = model.predict_proba(new_data_with_noise)[:, 1]
    return credit_score

输出信用评分：输出经过差分隐私保护的信用评分结果

python
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import numpy as np
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

def anonymize_data(original_data):

    return original_data + np.random.laplace(0, 1, original_data.shape)

def train_credit_score_model(data_with_noise, labels):
    model = LogisticRegression()
    model.fit(data_with_noise, labels)
    return model

def compute_credit_score(model, new_data_with_noise):
    credit_score = model.predict_proba(new_data_with_noise)[:, 1]
    return credit_score

# 示例数据
original_data = np.random.rand(100, 5)  # 假设有100个样本，5个特征
labels = np.random.randint(2, size=100)  # 随机生成二分类标签

# 匿名化处理
data_with_noise = anonymize_data(original_data)

# 训练信用评分模型
credit_score_model = train_credit_score_model(data_with_noise, labels)

# 新数据匿名化处理
new_data = np.random.rand(1, 5)  # 假设有一条新数据
new_data_with_noise = anonymize_data(new_data)

# 计算信用评分
credit_score = compute_credit_score(credit_score_model, new_data_with_noise)

# 输出信用评分
print("Computed Credit Score:", credit_score)