論文の概要: Towards a framework on tabular synthetic data generation: a minimalist approach: theory, use cases, and limitations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.10982v1
• Date: Sun, 17 Nov 2024 06:37:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:34:39.816663
• Title: Towards a framework on tabular synthetic data generation: a minimalist approach: theory, use cases, and limitations
• Title（参考訳）: 表型合成データ生成の枠組みに向けて:最小主義的アプローチ-理論,ユースケース,限界
• Authors: Agus Sudjianto, Yueyang Shen, Arun Prakash R, Anwesha Bhattacharyya, Maorong Rao, Yaqun Wang, Joel Vaughan, Nengfeng Zhou,
• Abstract要約: このフレームワークは、実生活の金融アプリケーションと平行する高次元のクレジットスコアリングデータに適用される。 提案手法は単純であり,解釈可能性を保証するとともに,追加のチューニングを必要とせず,独特なメリットを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7227323884094953
• License:
• Abstract: We propose and study a minimalist approach towards synthetic tabular data generation. The model consists of a minimalistic unsupervised SparsePCA encoder (with contingent clustering step or log transformation to handle nonlinearity) and XGboost decoder which is SOTA for structured data regression and classification tasks. We study and contrast the methodologies with (variational) autoencoders in several toy low dimensional scenarios to derive necessary intuitions. The framework is applied to high dimensional simulated credit scoring data which parallels real-life financial applications. We applied the method to robustness testing to demonstrate practical use cases. The case study result suggests that the method provides an alternative to raw and quantile perturbation for model robustness testing. We show that the method is simplistic, guarantees interpretability all the way through, does not require extra tuning and provide unique benefits.
• Abstract（参考訳）: 我々は、合成表データ生成に対する最小主義的アプローチを提案し、研究する。 このモデルは、最小限の非教師付きSparsePCAエンコーダ(非線形性を扱うための集中クラスタリングステップまたはログ変換)と、構造化データ回帰および分類タスクのためのSOTAであるXGboostデコーダで構成される。 本手法をいくつかの玩具の低次元シナリオにおいて(変分的)オートエンコーダと対比し,必要な直観を導出する。 このフレームワークは、実生活の金融アプリケーションと平行する高次元のクレジットスコアリングデータに適用される。 本手法をロバストネス試験に適用し,実例を実証した。 ケーススタディの結果から,本手法はモデルロバストネス試験における生および定量摂動の代替となることが示唆された。 提案手法は単純であり,解釈可能性を保証するとともに,追加のチューニングを必要とせず,独特なメリットを提供する。

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