Tabular-data-generation 项目教程

Tabular-data-generation 项目教程

Tabular-data-generation We well know GANs for success in the realistic image generation. However, they can be applied in tabular data generation. We will review and examine some recent papers about tabular GANs in action. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ta/Tabular-data-generation

1. 项目介绍

Tabular-data-generation 是一个用于生成表格数据的 Python 库。它利用生成对抗网络（GANs）、时间序列生成对抗网络（TimeGANs）、扩散模型（Diffusions）和语言模型（LLM）来生成高质量的表格数据。该项目的目的是帮助数据科学家和机器学习工程师在数据不足或数据分布不均匀的情况下，生成用于训练和测试的合成数据。

2. 项目快速启动

安装

首先，确保你已经安装了 Python 3.x。然后，使用 pip 安装 tabgan 库：

pip install tabgan

生成数据

以下是一个简单的示例，展示如何使用 tabgan 生成新的表格数据：

from tabgan.sampler import GANGenerator
import pandas as pd
import numpy as np

# 随机输入数据
train = pd.DataFrame(np.random.randint(-10, 150, size=(150, 4)), columns=list("ABCD"))
target = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 2, size=(150, 1)), columns=list("Y"))
test = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 100, size=(100, 4)), columns=list("ABCD"))

# 生成数据
new_train, new_target = GANGenerator().generate_data_pipe(train, target, test)

print(new_train.head())
print(new_target.head())

参数说明

• train: 训练数据集，包含特征列。
• target: 目标列，用于监督学习。
• test: 测试数据集，用于生成与训练数据相似的新数据。

3. 应用案例和最佳实践

案例1：数据增强

在数据量不足的情况下，可以使用 tabgan 生成更多的训练数据，从而提高模型的泛化能力。例如，在图像分类任务中，可以使用生成的数据来扩充训练集。

案例2：数据分布不均匀

当数据分布不均匀时，可以使用 tabgan 生成更多代表性数据，以平衡数据集。例如，在医疗数据分析中，某些疾病的样本可能非常少，通过生成合成数据可以更好地训练模型。

最佳实践

• 参数调优：根据具体任务调整生成器的参数，如 batch_size、epochs 等，以获得最佳的生成效果。
• 数据验证：生成的数据应进行验证，确保其与原始数据在统计特征上的一致性。

4. 典型生态项目

1. CTGAN

CTGAN 是一个基于条件生成对抗网络（Conditional GAN）的表格数据生成器。它通过引入条件变量来生成特定类别的数据，适用于多分类任务。

2. TimeGAN

TimeGAN 是一个专门用于生成时间序列数据的 GAN 模型。它通过学习时间序列的动态特性，生成具有时间依赖性的合成数据。

3. GReaT

GReaT 是一个基于语言模型（LLM）的表格数据生成器。它通过学习数据的文本表示，生成高质量的合成数据，适用于文本和表格数据的混合生成任务。

通过结合这些生态项目，可以进一步提升表格数据生成的质量和多样性。

Tabular-data-generation We well know GANs for success in the realistic image generation. However, they can be applied in tabular data generation. We will review and examine some recent papers about tabular GANs in action. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ta/Tabular-data-generation