k匿名化基于数据属性分布的评估方法Python实现

基于数据属性分布的评估方法可以用 Python 中的 SciPy 库来实现。下面是一个示例代码：

import pandas as pd
from scipy.spatial.distance import jensenshannon

# 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")

# 计算每个属性的数据分布
orig_counts = orig_data.apply(pd.Series.value_counts)
anon_counts = anon_data.apply(pd.Series.value_counts)

# 计算每个属性的 JSD 距离
jsd_distances = []
for col in orig_counts.columns:
    p = orig_counts[col].fillna(0) / orig_counts[col].sum()
    q = anon_counts[col].fillna(0) / anon_counts[col].sum()
    jsd_distances.append(jensenshannon(p, q))

# 计算平均 JSD 距离
avg_jsd_distance = sum(jsd_distances) / len(jsd_distances)

print("Average JSD distance: {:.2f}".format(avg_jsd_distance))

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，然后计算了每个属性的数据分布以及每个属性的 JSD 距离。最后，我们计算了平均 JSD 距离，并输出了评估结果。

需要注意的是，基于数据属性分布的评估方法只是 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。