論文の概要: Targeted synthetic data generation for tabular data via hardness characterization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.00759v1
• Date: Tue, 1 Oct 2024 14:54:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-05 04:05:38.989809
• Title: Targeted synthetic data generation for tabular data via hardness characterization
• Title（参考訳）: 硬度キャラクタリゼーションによる表データのターゲット合成データ生成
• Authors: Tommaso Ferracci, Leonie Tabea Goldmann, Anton Hinel, Francesco Sanna Passino,
• Abstract要約: 本稿では,高価値な学習点のみを生成する新しい拡張パイプラインを提案する。 シミュレーションデータおよび大規模信用デフォルト予測タスクにおいて、最も困難な点で訓練された合成データ生成装置が、非ターゲットデータ拡張よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Synthetic data generation has been proven successful in improving model performance and robustness in the context of scarce or low-quality data. Using the data valuation framework to statistically identify beneficial and detrimental observations, we introduce a novel augmentation pipeline that generates only high-value training points based on hardness characterization. We first demonstrate via benchmarks on real data that Shapley-based data valuation methods perform comparably with learning-based methods in hardness characterisation tasks, while offering significant theoretical and computational advantages. Then, we show that synthetic data generators trained on the hardest points outperform non-targeted data augmentation on simulated data and on a large scale credit default prediction task. In particular, our approach improves the quality of out-of-sample predictions and it is computationally more efficient compared to non-targeted methods.
• Abstract（参考訳）: 合成データ生成は、希少データや低品質データの文脈でモデル性能と堅牢性を改善することに成功している。 統計学的に有益かつ有害な観測を識別するために,データ評価フレームワークを用いて,高価値なトレーニングポイントのみを生成する新しい拡張パイプラインを導入する。 まず,Shapleyをベースとしたデータ評価手法が,難易度特徴化タスクにおける学習ベースの手法と相容れない性能を示すとともに,理論的・計算的優位性も有することを示す。 そして, シミュレーションデータおよび大規模信用デフォルト予測タスクにおいて, 最難点で訓練された合成データ生成装置が, 目標外データ増大よりも優れていることを示す。 特に,本手法はサンプル外予測の精度を向上し,非ターゲット法に比べて計算効率が向上する。

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