用于表格数据生成的GAN、TimeGAN、扩散模型和大型语言模型

• Arxiv文章："用于不均匀分布的表格GAN"
• Medium文章：用于表格数据的GAN

如何使用库

• 安装：pip install tabgan
• 要通过采样然后通过对抗训练进行过滤来生成新的训练数据，调用GANGenerator().generate_data_pipe：

from tabgan.sampler import OriginalGenerator, GANGenerator, ForestDiffusionGenerator, LLMGenerator
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_train1, new_target1 = OriginalGenerator().generate_data_pipe(train, target, test, )
new_train2, new_target2 = GANGenerator(gen_params={"batch_size": 500, "epochs": 10, "patience": 5 }).generate_data_pipe(train, target, test, )
new_train3, new_target3 = ForestDiffusionGenerator().generate_data_pipe(train, target, test, )
new_train4, new_target4 = LLMGenerator(gen_params={"batch_size": 32, 
                                                          "epochs": 4, "llm": "distilgpt2", "max_length": 500}).generate_data_pipe(train, target, test, )

# 定义所有参数的示例
new_train4, new_target4 = GANGenerator(gen_x_times=1.1, cat_cols=None,
           bot_filter_quantile=0.001, top_filter_quantile=0.999, is_post_process=True,
           adversarial_model_params={
               "metrics": "AUC", "max_depth": 2, "max_bin": 100, 
               "learning_rate": 0.02, "random_state": 42, "n_estimators": 100,
           }, pregeneration_frac=2, only_generated_data=False,
           gen_params = {"batch_size": 500, "patience": 25, "epochs" : 500,}).generate_data_pipe(train, target,
                                          test, deep_copy=True, only_adversarial=False, use_adversarial=True)

所有采样器OriginalGenerator、ForestDiffusionGenerator、LLMGenerator和GANGenerator都具有相同的输入参数。

1. GANGenerator基于CTGAN
2. ForestDiffusionGenerator基于Forest Diffusion (表格扩散和流匹配)
3. LLMGenerator基于语言模型是真实的表格数据生成器(GReaT框架)

• gen_x_times: float = 1.1 - 生成多少数据，由于后处理和对抗过滤，输出可能会更少
• cat_cols: list = None - 分类列
• bot_filter_quantile: float = 0.001 - 后处理过滤的底部分位数
• top_filter_quantile: float = 0.999 - 后处理过滤的顶部分位数
• is_post_process: bool = True - 是否执行后处理过滤，如果为false则忽略bot_filter_quantile和top_filter_quantile
• adversarial_model_params: 对抗过滤模型的字典参数，二元任务的默认值
• pregeneration_frac: float = 2 - 对于生成步骤，将生成gen_x_times * pregeneration_frac数量的数据。但在后处理中将返回原始数据的(1 + gen_x_times)%
• gen_params: GAN训练的字典参数

generate_data_pipe方法的参数：

• train_df: pd.DataFrame 具有单独目标的训练数据框
• target: pd.DataFrame 训练数据集的输入目标
• test_df: pd.DataFrame 测试数据框 - 新生成的训练数据框应接近它
• deep_copy: bool = True - 是否复制输入文件。如果不复制，输入数据框将被覆盖
• only_adversarial: bool = False - 只对训练数据框执行对抗过滤
• use_adversarial: bool = True - 是否执行对抗过滤
• only_generated_data: bool = False - 生成后只获取新生成的数据，不与输入训练数据框连接
• @return: -> Tuple[pd.DataFrame, pd.DataFrame] - 新生成的训练数据框和测试数据

因此，你可以使用这个库来提高你的数据集质量：

def fit_predict(clf, X_train, y_train, X_test, y_test):
    clf.fit(X_train, y_train)
    return sklearn.metrics.roc_auc_score(y_test, clf.predict_proba(X_test)[:, 1])



dataset = sklearn.datasets.load_breast_cancer()
clf = sklearn.ensemble.RandomForestClassifier(n_estimators=25, max_depth=6)
X_train, X_test, y_train, y_test = sklearn.model_selection.train_test_split(
    pd.DataFrame(dataset.data), pd.DataFrame(dataset.target, columns=["target"]), test_size=0.33, random_state=42)
print("初始指标", fit_predict(clf, X_train, y_train, X_test, y_test))

new_train1, new_target1 = OriginalGenerator().generate_data_pipe(X_train, y_train, X_test, )
print("OriginalGenerator指标", fit_predict(clf, new_train1, new_target1, X_test, y_test))

new_train1, new_target1 = GANGenerator().generate_data_pipe(X_train, y_train, X_test, )
print("GANGenerator指标", fit_predict(clf, new_train1, new_target1, X_test, y_test))

时间序列GAN生成 TimeGAN

你可以轻松调整代码以生成多维时间序列数据。 基本上它从_date_中提取天、月和年。以下示例演示如何使用：

import pandas as pd
import numpy as np
from tabgan.utils import get_year_mnth_dt_from_date,make_two_digit,collect_dates
from tabgan.sampler import OriginalGenerator, GANGenerator


train_size = 100
train = pd.DataFrame(
        np.random.randint(-10, 150, size=(train_size, 4)), columns=list("ABCD")
    )
min_date = pd.to_datetime('2019-01-01')
max_date = pd.to_datetime('2021-12-31')
d = (max_date - min_date).days + 1

train['Date'] = min_date + pd.to_timedelta(pd.np.random.randint(d, size=train_size), unit='d')
train = get_year_mnth_dt_from_date(train, 'Date')

new_train, new_target = GANGenerator(gen_x_times=1.1, cat_cols=['year'], bot_filter_quantile=0.001, top_filter_quantile=0.999, is_post_process=True, pregeneration_frac=2, only_generated_data=False).
generate_data_pipe(train.drop('Date', axis=1), None, train.drop('Date', axis=1) ) new_train = collect_dates(new_train)

实验

数据集和实验设计

检查数据生成质量 只需使用内置函数

compare_dataframes(original_df, generated_df) # 返回0到1之间的值

运行实验

按照以下步骤运行实验：

1. 克隆仓库。所有所需的数据集都存储在 ./Research/data 文件夹中
2. 安装依赖 pip install -r requirements.txt
3. 运行所有实验 python ./Research/run_experiment.py。运行所有实验 python run_experiment.py。你可以添加更多数据集，调整验证类型和分类编码器。
4. 在控制台或 ./Research/results/fit_predict_scores.txt 中查看所有实验的指标

实验设计

图1.1 实验设计和工作流程

结果

为确定最佳采样策略，对每个数据集的ROC AUC分数进行缩放（最小-最大缩放），然后在数据集间取平均值。

表1.2 不同数据集的采样结果，越高越好（100% - 每个数据集的最大ROC AUC）

引用

如果您在科学出版物中使用GAN-for-tabular-data，我们将感谢您引用以下BibTex条目： arxiv出版物：

@misc{ashrapov2020tabular,
      title={Tabular GANs for uneven distribution}, 
      author={Insaf Ashrapov},
      year={2020},
      eprint={2010.00638},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.LG}
}

参考文献

[1] Lei Xu LIDS, Kalyan Veeramachaneni. Synthesizing Tabular Data using Generative Adversarial Networks (2018). arXiv: 1811.11264v1 [cs.LG]

[2] Alexia Jolicoeur-Martineau and Kilian Fatras and Tal Kachman. Generating and Imputing Tabular Data via Diffusion and Flow-based Gradient-Boosted Trees ((2023) https://github.com/SamsungSAILMontreal/ForestDiffusion [cs.LG]

[3] Lei Xu, Maria Skoularidou, Alfredo Cuesta-Infante, Kalyan Veeramachaneni. Modeling Tabular data using Conditional GAN. NeurIPS, (2019)

[4] Vadim Borisov and Kathrin Sessler and Tobias Leemann and Martin Pawelczyk and Gjergji Kasneci. Language Models are Realistic Tabular Data Generators. ICLR, (2023)