ydata-synthetic：结构化数据生成工具

简介：
YData-Synthetic是一款专为生成高质量、逼真的合成结构化数据而设计的开源Python库，适用于机器学习模型训练及测试。 加入我们 什么是合成数据？ 合成数据是人为生成的数据，并非直接从现实世界事件收集而来。它在不包含任何可识别个人信息的情况下复制了真实数据的统计特性，从而确保个人隐私。 为什么要使用合成数据？ 合成数据可以用于多种应用场合： - 保护隐私：通过避免泄露个体身份信息来保障用户安全。 - 消除偏见：帮助减少和消除训练模型时可能出现的数据偏差问题。 - 平衡数据集：在某些情况下，真实世界中的数据可能非常稀少或难以获得。合成数据可以帮助创建更加平衡、全面的数据集合以供研究使用。 - 增强现有数据集：通过生成更多样化的样本扩大原始数据规模。 ydata-synthetic 该项目包括与用于产生综合表格和时间序列等类型数据的对抗网络相关的资料，其中包括基于Tensorflow 2.0开发的各种GAN架构。此外还提供了一个示例Jupyter Notebook来演示如何使用不同的体系结构进行操作。 快速开始： 安装命令：pip install ydata-synthetic 例子展示部分则提供了关于综合表格数据包及模型应用的实例说明。 项目资源包括但不限于以下几种GAN架构： - 表格数据相关架构 - 顺序数据分析架构