論文の概要: Preserving logical and functional dependencies in synthetic tabular data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.17684v1
- Date: Thu, 26 Sep 2024 09:51:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-28 20:46:02.605279
- Title: Preserving logical and functional dependencies in synthetic tabular data
- Title(参考訳): 合成表データにおける論理的・機能的依存関係の保存
- Authors: Chaithra Umesh, Kristian Schultz, Manjunath Mahendra, Saparshi Bej,
Olaf Wolkenhauer
- Abstract要約: 本稿では,属性間の論理的依存関係の概念を紹介する。
また、表データの属性間の論理的依存関係を定量化する尺度も提供します。
現在利用可能な合成データ生成アルゴリズムは、合成データセットを生成する際に、機能的依存関係を完全に保存していないことを実証する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Dependencies among attributes are a common aspect of tabular data. However,
whether existing tabular data generation algorithms preserve these dependencies
while generating synthetic data is yet to be explored. In addition to the
existing notion of functional dependencies, we introduce the notion of logical
dependencies among the attributes in this article. Moreover, we provide a
measure to quantify logical dependencies among attributes in tabular data.
Utilizing this measure, we compare several state-of-the-art synthetic data
generation algorithms and test their capability to preserve logical and
functional dependencies on several publicly available datasets. We demonstrate
that currently available synthetic tabular data generation algorithms do not
fully preserve functional dependencies when they generate synthetic datasets.
In addition, we also showed that some tabular synthetic data generation models
can preserve inter-attribute logical dependencies. Our review and comparison of
the state-of-the-art reveal research needs and opportunities to develop
task-specific synthetic tabular data generation models.
- Abstract(参考訳): 属性間の依存性は、表データの一般的な側面である。
しかし、既存の表型データ生成アルゴリズムがこれらの依存関係を保持しつつ合成データを生成するかどうかはまだ検討されていない。
本稿では,既存の機能的依存関係の概念に加えて,属性間の論理的依存関係の概念を紹介する。
さらに、表データの属性間の論理的依存関係を定量化する尺度を提供する。
この尺度を利用することで、最先端の合成データ生成アルゴリズムを比較し、それらの能力をテストして、公開されているいくつかのデータセットに対する論理的および機能的依存関係を保存する。
現在利用可能な合成表データ生成アルゴリズムは、合成データセットを生成する際に、機能的依存関係を完全に保存していないことを実証する。
さらに,表形式の合成データ生成モデルによっては,属性間の論理的依存関係を保存できることも示した。
本研究は,タスク固有の合成表データ生成モデルを開発するための研究ニーズと機会を明らかにするものである。
関連論文リスト
- Evaluating Inter-Column Logical Relationships in Synthetic Tabular Data Generation [49.898152180805454]
本稿では,論理的関係の保存性を評価するための3つの評価指標を提案する。
実世界の産業データセット上での古典的手法と最先端の手法の両方の性能を評価することにより,これらの指標を検証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-02-06T13:13:26Z) - Generating Diverse Synthetic Datasets for Evaluation of Real-life Recommender Systems [0.0]
合成データセットは、機械学習モデルの評価とテストに重要である。
我々は,多様かつ統計的に一貫性のある合成データセットを生成するための新しいフレームワークを開発する。
このフレームワークは、最小限の摩擦で研究を容易にする無料のオープンPythonパッケージとして利用できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-27T09:53:14Z) - Understanding Synthetic Context Extension via Retrieval Heads [51.8869530817334]
本稿では,検索と推論を必要とする3つの長文タスクに対する合成データの微調整について検討する。
合成データに基づいてトレーニングされたモデルは、実際のデータには及ばないが、驚くべきことに、ミスマッチを解釈できる。
我々の結果は、合成データの微調整性能の解釈方法と、長期にわたる実世界の能力学習のためのより良いデータ作成方法に光を当てた。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-29T17:55:00Z) - Reimagining Synthetic Tabular Data Generation through Data-Centric AI: A
Comprehensive Benchmark [56.8042116967334]
合成データは、機械学習モデルのトレーニングの代替となる。
合成データが現実世界データの複雑なニュアンスを反映することを保証することは、難しい作業です。
本稿では,データ中心型AI技術の統合による合成データ生成プロセスのガイドの可能性について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-25T20:32:02Z) - TSGM: A Flexible Framework for Generative Modeling of Synthetic Time Series [61.436361263605114]
時系列データは、研究者と産業組織間のデータの共有を妨げるため、しばしば不足または非常に敏感である。
本稿では,合成時系列の生成モデリングのためのオープンソースフレームワークである時系列生成モデリング(TSGM)を紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-19T10:11:21Z) - Boosting Synthetic Data Generation with Effective Nonlinear Causal
Discovery [11.81479419498206]
ソフトウェアテスト、データプライバシ、不均衡学習、人工知能の説明では、もっともらしいデータサンプルを生成することが不可欠である。
データ生成に広く使用されるアプローチの一般的な前提は、機能の独立性である。
本稿では,変数間の非線形因果関係を発見し,生成時に利用する合成データセット生成手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-18T10:54:06Z) - Importance of Synthesizing High-quality Data for Text-to-SQL Parsing [71.02856634369174]
最先端のテキストから重み付けアルゴリズムは、強化された合成データでトレーニングされた場合、一般的なベンチマークでは改善されなかった。
本稿では,スキーマから重要な関係を取り入れ,強い型付けを課し,スキーマ重み付きカラムサンプリングを行う新しいフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-17T02:53:21Z) - Generating Realistic Synthetic Relational Data through Graph Variational
Autoencoders [47.89542334125886]
変動型オートエンコーダフレームワークとグラフニューラルネットワークを組み合わせることで,リアルな合成関係データベースを生成する。
結果は、実際のデータベースの構造が結果の合成データセットに正確に保存されていることを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-30T10:40:44Z) - Comparing Synthetic Tabular Data Generation Between a Probabilistic
Model and a Deep Learning Model for Education Use Cases [12.358921226358133]
合成データを生成する能力は、さまざまなドメインにまたがってさまざまなユースケースを持つ。
教育研究においては、特定の概念やアイデアをテストするために合成データにアクセスする必要性が高まっている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-16T13:21:23Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。