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（ε，δ）-Differentially Private Partial Least Squares Regression
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种（ε，δ）-差分隐私的偏最小二乘回归算法（edPLS），旨在解决PLS回归模型在数据隐私保护方面的不足。该算法通过添加高斯噪声来保护训练数据隐私，同时保持良好的预测能力，展示了在多变量校准中保护隐私的实际价值。
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关键要点
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本研究提出了一种（ε，δ）-差分隐私的偏最小二乘回归算法（edPLS）。
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该算法旨在解决PLS回归模型在数据隐私保护方面的不足。
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通过在PLS算法的关键函数输出中添加高斯噪声，保护训练数据的隐私。
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edPLS算法在实际应用中保持了较强的预测能力。
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该研究展示了在多变量校准中保护隐私的实际价值。
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