論文の概要: Evaluating the Utility of GAN Generated Synthetic Tabular Data for Class
Balancing and Low Resource Settings
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.13929v1
- Date: Sat, 24 Jun 2023 10:27:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-27 18:09:03.108604
- Title: Evaluating the Utility of GAN Generated Synthetic Tabular Data for Class
Balancing and Low Resource Settings
- Title（参考訳）: クラスバランスと低資源設定のためのGAN生成合成語彙データの有用性の評価
- Authors: Nagarjuna Chereddy and Bharath Kumar Bolla
- Abstract要約: この研究はクラスバランス実験に一般化線形モデル(GLM)アルゴリズムを用いた。
低リソース実験では、GAN合成データで強化されたデータに基づいてトレーニングされたモデルは、元のデータよりも優れたリコール値を示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: The present study aimed to address the issue of imbalanced data in
classification tasks and evaluated the suitability of SMOTE, ADASYN, and GAN
techniques in generating synthetic data to address the class imbalance and
improve the performance of classification models in low-resource settings. The
study employed the Generalised Linear Model (GLM) algorithm for class balancing
experiments and the Random Forest (RF) algorithm for low-resource setting
experiments to assess model performance under varying training data. The recall
metric was the primary evaluation metric for all classification models. The
results of the class balancing experiments showed that the GLM model trained on
GAN-balanced data achieved the highest recall value. Similarly, in low-resource
experiments, models trained on data enhanced with GAN-synthesized data
exhibited better recall values than original data. These findings demonstrate
the potential of GAN-generated synthetic data for addressing the challenge of
imbalanced data in classification tasks and improving model performance in
low-resource settings.
- Abstract（参考訳）: 本研究の目的は、分類タスクにおける不均衡データの問題に対処し、低リソース環境での分類モデルの性能を向上させるために、合成データを生成するSMOTE、ADASYN、GAN技術の適合性を評価することである。
この研究は、クラスバランス実験のための一般化線形モデル(GLM)アルゴリズムと低リソース設定実験のためのランダムフォレスト(RF)アルゴリズムを用いて、様々なトレーニングデータの下でモデル性能を評価する。
リコールメトリックは、すべての分類モデルの主要な評価指標であった。
クラスバランス実験の結果, GANバランスデータに基づいてトレーニングしたGLMモデルが最も高いリコール値を得た。
同様に、低リソース実験では、GAN合成データで強化されたデータに基づいてトレーニングされたモデルは、元のデータよりも優れたリコール値を示した。
これらの結果は,低リソース環境下でのモデル性能の向上と分類タスクにおける不均衡データの課題に対処するための,GAN生成合成データの可能性を示している。
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