SDMetrics：评估合成数据的利器

SDMetrics：评估合成数据的利器

SDMetrics Metrics to evaluate quality and efficacy of synthetic datasets. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sd/SDMetrics

项目介绍

SDMetrics 是 The Synthetic Data Vault Project 的一部分，由 DataCebo 开发。该项目旨在通过比较合成数据与真实数据，评估合成数据的质量和隐私性。SDMetrics 提供了多种度量标准和报告工具，帮助用户深入了解合成数据的表现，并生成可视化报告与团队共享。

项目技术分析

SDMetrics 是一个模型无关的库，这意味着它可以与任何合成数据生成模型配合使用，无需了解数据生成的具体过程。该库支持多种度量标准，涵盖数据质量、隐私等多个方面。用户可以通过简单的 API 调用生成详细的报告，并进行数据可视化。

主要功能

• 质量评估：通过多种度量标准评估合成数据的质量，确保其与真实数据的一致性。
• 隐私评估：检查合成数据是否泄露了真实数据的敏感信息。
• 报告生成：自动生成详细的报告，支持数据可视化和结果共享。
• 模型无关：适用于任何合成数据生成模型，无需额外配置。

项目及技术应用场景

SDMetrics 适用于以下场景：

• 数据科学研究：研究人员可以使用 SDMetrics 评估不同合成数据生成模型的性能，选择最优模型。
• 企业数据管理：企业可以使用 SDMetrics 确保合成数据的质量和隐私性，满足合规要求。
• 教育与培训：教育机构可以使用 SDMetrics 生成高质量的合成数据集，用于教学和实验。

项目特点

• 全面性：SDMetrics 提供了多种度量标准，涵盖数据质量、隐私等多个方面，确保评估的全面性。
• 易用性：用户可以通过简单的 API 调用生成详细的报告，无需复杂的配置。
• 模型无关：适用于任何合成数据生成模型，具有广泛的适用性。
• 可视化：支持数据可视化，帮助用户直观地理解评估结果。

开始使用

安装

你可以通过 pip 或 conda 安装 SDMetrics：

pip install sdmetrics

conda install -c conda-forge sdmetrics

使用示例

以下是一个简单的使用示例，展示如何生成质量报告并进行可视化：

from sdmetrics import load_demo
from sdmetrics.reports.single_table import QualityReport

real_data, synthetic_data, metadata = load_demo(modality='single_table')

my_report = QualityReport()
my_report.generate(real_data, synthetic_data, metadata)

# 查看报告
print(my_report)

# 可视化结果
my_report.get_visualization(property_name='Column Pair Trends')

# 保存报告
my_report.save(filepath='demo_data_quality_report.pkl')

了解更多

要深入了解 SDMetrics 的报告和度量标准，请访问 SDMetrics 文档。

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通过 SDMetrics，你可以轻松评估合成数据的质量和隐私性，确保其在实际应用中的可靠性。立即开始使用 SDMetrics，提升你的数据科学工作流程！

SDMetrics Metrics to evaluate quality and efficacy of synthetic datasets. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sd/SDMetrics