論文の概要: TAEGAN: Generating Synthetic Tabular Data For Data Augmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.01933v1
- Date: Wed, 2 Oct 2024 18:33:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-04 09:54:27.593826
- Title: TAEGAN: Generating Synthetic Tabular Data For Data Augmentation
- Title（参考訳）: TAEGAN: データ拡張のための合成語彙データの生成
- Authors: Jiayu Li, Zilong Zhao, Kevin Yee, Uzair Javaid, Biplab Sikdar,
- Abstract要約: Tabular Auto-Encoder Generative Adversarial Network (TAEGAN)は、高品質な表データを生成するための改良されたGANベースのフレームワークである。
TAEGANは、マスク付きオートエンコーダをジェネレータとして採用し、自己監督型事前学習のパワーを初めて導入した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.612237747184363
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Synthetic tabular data generation has gained significant attention for its potential in data augmentation, software testing and privacy-preserving data sharing. However, most research has primarily focused on larger datasets and evaluating their quality in terms of metrics like column-wise statistical distributions and inter-feature correlations, while often overlooking its utility for data augmentation, particularly for datasets whose data is scarce. In this paper, we propose Tabular Auto-Encoder Generative Adversarial Network (TAEGAN), an improved GAN-based framework for generating high-quality tabular data. Although large language models (LLMs)-based methods represent the state-of-the-art in synthetic tabular data generation, they are often overkill for small datasets due to their extensive size and complexity. TAEGAN employs a masked auto-encoder as the generator, which for the first time introduces the power of self-supervised pre-training in tabular data generation so that essentially exposes the networks to more information. We extensively evaluate TAEGAN against five state-of-the-art synthetic tabular data generation algorithms. Results from 10 datasets show that TAEGAN outperforms existing deep-learning-based tabular data generation models on 9 out of 10 datasets on the machine learning efficacy and achieves superior data augmentation performance on 7 out of 8 smaller datasets.
- Abstract（参考訳）: 合成表データ生成は、データ拡張、ソフトウェアテスト、プライバシ保護データ共有におけるその可能性に対して、大きな注目を集めている。
しかしながら、ほとんどの研究は大規模データセットに重点を置いて、列単位の統計分布や機能間相関といった指標の観点からその品質を評価する一方で、データ拡張のためのユーティリティ、特にデータが不足しているデータセットについては、しばしば見落としている。
本稿では,高品質な表データを生成するための改良されたGANベースのフレームワークであるTabular Auto-Encoder Generative Adversarial Network (TAEGAN)を提案する。
大規模言語モデル(LLM)ベースの手法は、合成表形式データ生成の最先端を表現しているが、大きなサイズと複雑さのために、しばしば小さなデータセットに対して過大評価される。
TAEGANは、マスク付きオートエンコーダをジェネレータとして採用し、表型データ生成における自己教師付き事前学習のパワーを初めて導入することで、ネットワークを本質的により多くの情報に公開する。
我々は5つの最先端の合成表データ生成アルゴリズムに対してTAEGANを広範囲に評価した。
10データセットの結果から、TAEGANは機械学習の有効性について10データセット中9データセットで既存のディープラーニングベースの表型データ生成モデルより優れており、8データセット中7データセットで優れたデータ拡張性能を実現している。
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