k匿名化基于信息熵的评估方法Python实现

基于信息熵的评估方法可以用 Python 中的熵计算库 `entropy` 来实现。下面是一个示例代码：

import pandas as pd
import entropy

# 加载原始数据集和匿名数据集
orig_data = pd.read_csv("original_data.csv")
anon_data = pd.read_csv("anonymized_data.csv")

# 计算原始数据集的信息熵
orig_entropy = entropy.shannon_entropy(orig_data.values.flatten())

# 计算匿名数据集的信息熵
anon_entropy = entropy.shannon_entropy(anon_data.values.flatten())

# 计算信息熵差异
entropy_diff = orig_entropy - anon_entropy

print("Entropy difference: {:.2f}".format(entropy_diff))

在这个示例中，我们使用 Pandas 加载了原始数据集和匿名数据集，然后使用 `entropy` 计算了原始数据集和匿名数据集的信息熵。最后，我们计算了信息熵差异，并输出了评估结果。

需要注意的是，基于信息熵的评估方法只是 K匿名化评估的一种方法，实际应用中需要综合考虑多个方面的评估指标和方法，以得到更准确的评估结果。