論文の概要: MargCTGAN: A "Marginally'' Better CTGAN for the Low Sample Regime
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.07997v1
- Date: Sun, 16 Jul 2023 10:28:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-18 16:23:32.102774
- Title: MargCTGAN: A "Marginally'' Better CTGAN for the Low Sample Regime
- Title（参考訳）: margctgan: 低サンプルレジームのための"マージナリー"なctgan
- Authors: Tejumade Afonja, Dingfan Chen, Mario Fritz
- Abstract要約: MargCTGANは、非相関な辺縁部の特徴マッチングを追加し、結果として、下流ユーティリティと合成データの統計的性質が一貫した改善をもたらす。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.851085173614
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The potential of realistic and useful synthetic data is significant. However,
current evaluation methods for synthetic tabular data generation predominantly
focus on downstream task usefulness, often neglecting the importance of
statistical properties. This oversight becomes particularly prominent in low
sample scenarios, accompanied by a swift deterioration of these statistical
measures. In this paper, we address this issue by conducting an evaluation of
three state-of-the-art synthetic tabular data generators based on their
marginal distribution, column-pair correlation, joint distribution and
downstream task utility performance across high to low sample regimes. The
popular CTGAN model shows strong utility, but underperforms in low sample
settings in terms of utility. To overcome this limitation, we propose MargCTGAN
that adds feature matching of de-correlated marginals, which results in a
consistent improvement in downstream utility as well as statistical properties
of the synthetic data.
- Abstract（参考訳）: 現実的で有用な合成データのポテンシャルは重要である。
しかし,近年の表データ生成における評価手法は主に下流課題の有用性に焦点をあてており,統計特性の重要性を無視することが多い。
この監視は、これらの統計的尺度の急激な劣化を伴う低いサンプルシナリオにおいて特に顕著になる。
本稿では,その限界分布,列対相関,連系分布,下流タスクユーティリティ性能に基づく3つの最先端合成表データ生成装置の評価を行い,この問題に対処する。
一般的なCTGANモデルは、有効性は高いが、有効性は低いサンプル設定では不十分である。
この制限を克服するために,非相関境界の特徴マッチングを追加するMargCTGANを提案する。
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