論文の概要: TabDiff: a Multi-Modal Diffusion Model for Tabular Data Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.20626v1
• Date: Sun, 27 Oct 2024 22:58:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:21:42.886252
• Title: TabDiff: a Multi-Modal Diffusion Model for Tabular Data Generation
• Title（参考訳）: TabDiff: タブラルデータ生成のための多モード拡散モデル
• Authors: Juntong Shi, Minkai Xu, Harper Hua, Hengrui Zhang, Stefano Ermon, Jure Leskovec,
• Abstract要約: 1つのモデルで表データのマルチモーダル分布をモデル化する共同拡散フレームワークであるTabDiffを紹介する。 我々の重要な革新は、数値データと分類データのための連立連続時間拡散プロセスの開発である。 TabDiffは、既存の競合ベースラインよりも優れた平均性能を実現し、ペアワイドカラム相関推定における最先端モデルよりも最大で22.5%改善されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.50296404732902
• License:
• Abstract: Synthesizing high-quality tabular data is an important topic in many data science tasks, ranging from dataset augmentation to privacy protection. However, developing expressive generative models for tabular data is challenging due to its inherent heterogeneous data types, complex inter-correlations, and intricate column-wise distributions. In this paper, we introduce TabDiff, a joint diffusion framework that models all multi-modal distributions of tabular data in one model. Our key innovation is the development of a joint continuous-time diffusion process for numerical and categorical data, where we propose feature-wise learnable diffusion processes to counter the high disparity of different feature distributions. TabDiff is parameterized by a transformer handling different input types, and the entire framework can be efficiently optimized in an end-to-end fashion. We further introduce a multi-modal stochastic sampler to automatically correct the accumulated decoding error during sampling, and propose classifier-free guidance for conditional missing column value imputation. Comprehensive experiments on seven datasets demonstrate that TabDiff achieves superior average performance over existing competitive baselines across all eight metrics, with up to $22.5\%$ improvement over the state-of-the-art model on pair-wise column correlation estimations. Code is available at https://github.com/MinkaiXu/TabDiff.
• Abstract（参考訳）: 高品質な表データの合成は、データセットの強化からプライバシ保護まで、多くのデータサイエンスタスクにおいて重要なトピックである。 しかし、表型データに対する表現的生成モデルの開発は、その固有な異種データ型、複雑な相互相関、複雑な列ワイズ分布のために困難である。 本稿では,1つのモデルにおける表データのマルチモーダル分布をモデル化する共同拡散フレームワークであるTabDiffを紹介する。 我々の重要な革新は、数値的および分類的データのための連立連続時間拡散プロセスの開発であり、異なる特徴分布の高格差に対応するために、機能的に学習可能な拡散プロセスを提案する。 TabDiffは、異なる入力タイプを扱うトランスフォーマーによってパラメータ化され、フレームワーク全体をエンドツーエンドで効率的に最適化することができる。 さらに,サンプリング中に蓄積したデコードエラーを自動的に補正するマルチモーダル確率型サンプリング器を導入し,条件付きカラム値計算のための分類子フリーガイダンスを提案する。 7つのデータセットに関する総合的な実験により、TabDiffは8つのメトリクスすべてにわたる既存の競争ベースラインよりも優れた平均性能を達成し、ペアワイド列相関推定における最先端モデルよりも最大22.5\%のコストで改善されていることが示されている。 コードはhttps://github.com/MinkaiXu/TabDiff.comで入手できる。

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