論文の概要: Towards Principled Assessment of Tabular Data Synthesis Algorithms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.06806v1
- Date: Fri, 9 Feb 2024 22:07:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-13 19:22:13.420601
- Title: Towards Principled Assessment of Tabular Data Synthesis Algorithms
- Title（参考訳）: 表データ合成アルゴリズムの原理的評価に向けて
- Authors: Yuntao Du, Ninghui Li
- Abstract要約: データ合成アルゴリズムを評価するための原則的かつ体系的な評価フレームワークを提案する。
それらの制限に対処するために、フィリティ、プライバシ、ユーティリティの観点から、一連の新しいメトリクスを導入します。
また,提案手法に基づいて,合成データの質を継続的に向上する,チューニングのための統一的な目標も考案した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.733086640607047
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Data synthesis has been advocated as an important approach for utilizing data
while protecting data privacy. A large number of tabular data synthesis
algorithms (which we call synthesizers) have been proposed. Some synthesizers
satisfy Differential Privacy, while others aim to provide privacy in a
heuristic fashion. A comprehensive understanding of the strengths and
weaknesses of these synthesizers remains elusive due to lacking principled
evaluation metrics and missing head-to-head comparisons of newly developed
synthesizers that take advantage of diffusion models and large language models
with state-of-the-art marginal-based synthesizers.
In this paper, we present a principled and systematic evaluation framework
for assessing tabular data synthesis algorithms. Specifically, we examine and
critique existing evaluation metrics, and introduce a set of new metrics in
terms of fidelity, privacy, and utility to address their limitations. Based on
the proposed metrics, we also devise a unified objective for tuning, which can
consistently improve the quality of synthetic data for all methods. We
conducted extensive evaluations of 8 different types of synthesizers on 12
datasets and identified some interesting findings, which offer new directions
for privacy-preserving data synthesis.
- Abstract（参考訳）: データ合成は、データのプライバシーを保護しながらデータを活用するための重要なアプローチとして提唱されている。
多数の表型データ合成アルゴリズム(合成器と呼ぶ)が提案されている。
一部のシンセサイザーはディファレンシャルプライバシを満たしているが、他のシンセサイザーはヒューリスティックな方法でプライバシを提供することを目指している。
これらのシンセサイザーの強みと弱みの包括的理解は、基礎的な評価基準の欠如と、最先端の辺縁系シンセサイザーを用いた拡散モデルと大規模言語モデルを利用する新規に開発されたシンセサイザーの頭対頭比較の欠如により、いまだ解明されていない。
本稿では,表データ合成アルゴリズムを評価するための原理的かつ体系的な評価手法を提案する。
具体的には,既存の評価指標を検証・評価し,信頼度,プライバシ,ユーティリティという観点から新たな指標を導入して,その限界に対処します。
また,提案手法に基づいて,各手法の合成データの品質を継続的に向上する,チューニングのための統一的な目標を考案した。
12のデータセット上で8種類のシンセサイザーの広範な評価を行い,プライバシ保存データ合成の新たな方向性を示す興味深い知見を明らかにした。
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