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在这篇博文中我使用CTGAN根据从Kaggle收集的信用分析数据集生成合成数据。
CTGAN的优点
生成与实际数据具有类似统计属性的合成表格数据包括不同列之间的相关性。保留真实数据的底层结构。CTGAN生成的合成数据可用于各种应用例如数据增强数据隐私和数据分析。可以处理连续、离散和分类数据。
CTGAN的缺点
CTGAN需要大量的真实表格数据来训练模型并生成与真实数据具有相似统计属性的合成数据。CTGAN是计算密集型的可能需要大量的计算资源。CTGAN生成的合成数据的质量可能会有所不同具体取决于用于训练模型的真实数据的质量。
调整CTGAN
与所有其他机器学习模型一样CTGAN在调优时表现更好。在调整CTGAN时需要考虑多个参数。但是对于此演示我使用了“ctgan 库”附带的所有默认参数
纪元生成器和鉴别器网络在数据集上训练的次数。学习率模型在训练期间调整权重的速率。批量大小每次训练迭代中使用的样本数。生成器和鉴别器网络大小。优化算法的选择。
CTGAN还考虑了超参数例如潜在空间的维数生成器和判别器网络中的层数以及每层中使用的激活函数。参数和超参数的选择会影响生成的合成数据的性能和质量。
CTGAN的验证
CTGAN的验证是棘手的因为它存在局限性例如难以评估生成的合成数据的质量特别是在涉及表格数据时。尽管有一些指标可用于评估真实数据和合成数据之间的相似性但确定合成数据是否准确表示真实数据中的基本模式和关系仍然具有挑战性。此外CTGAN容易受到过度拟合的影响并且可以产生与训练数据过于相似的合成数据这可能会限制它们泛化到新数据的能力。
一些常见的验证技术包括
统计测试比较生成数据和真实数据的统计属性。例如使用相关性分析、柯尔莫哥罗夫-斯米尔诺夫检验、安德森-达林检验和卡方检验等检验来比较生成的数据和真实数据的分布。可视化通过绘制直方图、散点图或热图来可视化异同。应用程序测试通过在实际应用程序中使用合成数据查看其性能是否与真实数据相似。
个案研究
关于信用分析数据
信用分析数据包含连续和离散/分类格式的客户数据。出于演示目的我通过删除具有 null 值的行并删除本演示不需要的几列来预处理数据。由于计算资源的限制运行所有数据和所有列将需要大量的计算能力而我没有。以下是连续变量和分类变量的列列表离散值如子变量计数 CNT_CHINDREN 被视为分类变量
分类变量
TARGET
NAME_CONTRACT_TYPE
CODE_GENDER
FLAG_OWN_CAR
FLAG_OWN_REALTY
CNT_CHILDREN
连续变量
AMT_INCOME_TOTAL
AMT_CREDIT
AMT_ANNUITY
AMT_GOODS_PRICE
生成模型需要大量干净的数据来训练以获得更好的结果。但是由于计算能力的限制我从超过 10000 行的真实数据中只选择了 9993 行正好是 300000 行进行本演示。虽然这个数字可能被认为相对较小但对于本演示的目的来说应该足够了。
真实数据的位置
Credit Analysis | Kaggle
生成的合成数据的位置
CTGAN的综合信用分析数据KaggleCTGAN生成的合成表格数据集研究门DOI 10.13140/RG.2.2.23275.82728 信用分析数据 |图片来源作者
结果
我生成了 10k确切地说是 9997合成数据点并将它们与真实数据进行了比较。结果看起来不错尽管仍有改进的潜力。在我的分析中我使用了默认参数其中“relu”作为激活函数和 3000 个 epoch。增加纪元的数量应该可以更好地生成类似真实的合成数据。生成器和鉴别器损失看起来也不错损耗越低表示合成数据和真实数据之间的相似性越近 发生器和鉴别器损耗 |图片来源作者
绝对对数平均值和标准差图中沿对角线的点表示生成的数据质量良好。 数值数据的绝对对数平均值和标准差 |图片来源作者
下图中连续列的累积总和并不完全重叠但它们很接近这表明合成数据的生成良好且没有过度拟合。分类/离散数据的重叠表明生成的合成数据接近真实。进一步的统计分析见下图 每个要素的累计总和 |图片来源作者 功能分布|图片来源作者 特征分布 |图片来源作者 主成分分析 |图片来源作者
以下关联图显示了变量之间的明显相关性。重要的是要注意即使经过彻底的微调真实数据和合成数据之间的属性也可能存在差异。这些差异实际上是有益的因为它们可能会揭示数据集中可用于创建新解决方案的隐藏属性。据观察增加纪元数可以提高合成数据的质量。 变量之间的相关性真实数据 |图片来源作者 变量之间的相关性合成数据 |图片来源作者
样本数据和实际数据的汇总统计似乎也令人满意。 真实数据和合成数据的汇总统计 |图片来源作者
Python代码
# Install CTGAN
!pip install ctgan# Install table evaluator to analyze generated synthetic data
!pip install table_evaluator# Import libraries
import torch
import pandas as pd
import seaborn as sns
import torch.nn as nnfrom ctgan import CTGAN
from ctgan.synthesizers.ctgan import Generator# Import training Data
data pd.read_csv(./application_data_edited_2.csv)# Declare Categorical Columns
categorical_features [TARGET,NAME_CONTRACT_TYPE,CODE_GENDER,FLAG_OWN_CAR,FLAG_OWN_REALTY,CNT_CHILDREN,
]# Declare Continuous Columns
continuous_cols [AMT_INCOME_TOTAL, AMT_CREDIT, AMT_ANNUITY, AMT_GOODS_PRICE]# Train Model
from ctgan import CTGANctgan CTGAN(verboseTrue)
ctgan.fit(data, categorical_features, epochs100000)# Generate synthetic_data
synthetic_data ctgan.sample(10000)# Analyze Synthetic Data
from table_evaluator import TableEvaluatorprint(data.shape, synthetic_data.shape)
table_evaluator TableEvaluator(data, synthetic_data, cat_colscategorical_features)
table_evaluator.visual_evaluation()
# compute the correlation matrix
corr synthetic_data.corr()# plot the heatmap
sns.heatmap(corr, annotTrue, cmapcoolwarm)# show summary statistics SYNTHETIC DATA
summary synthetic_data.describe()
print(summary)结论
CTGAN的训练过程有望收敛到生成的合成数据与真实数据无法区分的程度。然而在现实中不能保证趋同。有几个因素会影响CTGAN的收敛性包括超参数的选择、数据的复杂性和模型的架构。此外训练过程的不稳定性可能导致模式崩溃其中生成器仅生成一组有限的相似样本而不是探索数据分布的全部多样性。
原文链接揭示CTGAN的潜力利用生成AI进行合成数据 (mvrlink.com)
