GAN在表格数据生成中的应用：借鉴其在图像生成领域的成功经验...
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简介：
本研究探讨了如何将生成对抗网络（GAN）应用于表格数据的生成，并从中汲取了GAN在图像生成领域取得成功的宝贵经验。通过创新性的架构设计和优化策略，旨在提升表格数据合成的质量与多样性，为表格数据分析、模拟及预测提供了新的视角和技术支持。
我们认识到GAN在生成真实图像方面的成功应用，并且也探讨了它们如何用于表格数据的生成。我们将回顾并研究有关表格式GAN的相关最新论文。
为了使用库安装，请执行以下命令：
```
pip install tabgan
```
要通过采样训练然后进行对抗性训练过滤以生成新数据，可以调用`GANGenerator().generate_data_pipe`：
```python
from tabgan.sampler import OriginalGenerator, GANGenerator
import pandas as pd
import numpy as np
# 产生随机输入数据
train = pd.DataFrame(np.random.randint(-10, 150, size=(50, 4)))
```
以上代码段展示了如何使用`tabgan`库生成表格形式的新数据。
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