作者：俊欣

來源：關(guān)于數(shù)據(jù)分析與可視化

有時(shí)候我們?cè)谶M(jìn)行模型的訓(xùn)練與優(yōu)化的時(shí)候，是需要基于現(xiàn)有的數(shù)據(jù)集來操作的，要是數(shù)據(jù)量比較充足的情況下倒是還好說，但是要是遇到數(shù)據(jù)量不夠的情況，該怎么辦呢？今天小編就給大家來介紹幾個(gè)方法來處理這種情況。

Faker模塊

Python當(dāng)中的Faker模塊主要是用來生成偽數(shù)據(jù)，包括了城市、姓名等等，并且還支持中文，在開始使用該模塊之前我們先用pip命令來下載安裝完成

pip install faker

我們先隨機(jī)地生成一些中文數(shù)據(jù)，代碼如下

from faker import Faker
fake = Faker(locale='zh_CN') ## 隨機(jī)生成一個(gè)城市 print(fake.city()) ## 隨機(jī)生成一個(gè)地址 print(fake.address())

output

柳州市 吉林省興安盟縣華龍任街P座 540041 

要是我們想要生成其他語言或者地區(qū)表示的數(shù)據(jù)，只需要傳入相對(duì)應(yīng)的地區(qū)值，這里例舉幾個(gè)常用的，代碼如下

fr_FR - French es_ES - Spanish (Spain) en_US - English (United States) de_DE - German ja_JP - Japanese ko_KR - Korean zh_CN - Chinese (China Mainland) zh_TW - Chinese (China Taiwan) 

我們可以看到填入的值的模式基本上是語種的縮寫加上“_”再加上地區(qū)的縮寫。

除了可以隨機(jī)生成例如城市名稱以及地址之外等模擬數(shù)據(jù)，還有很多其他方法可用，這些方法分為以下幾類

• address: 地址
• person：人物類：性別、姓名等等
• color: 顏色類
• currency：貨幣
• phone_number：手機(jī)號(hào)碼類
• 等等

具體使用的方法大家可以參考其官網(wǎng)，鏈接是：faker.readthedocs.io/en/master/providers.html

SDV

另外我們也可以通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法在基于真實(shí)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上生成合成數(shù)據(jù)，將后者應(yīng)用于模型的訓(xùn)練上，例如由MIT的DAI(Data to AI)實(shí)驗(yàn)室推出的合成數(shù)據(jù)開源系統(tǒng)----Synthetic Data Vault(SDV)，該模塊可以從真實(shí)數(shù)據(jù)庫中構(gòu)建一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型來捕獲多個(gè)變量之間的相關(guān)性，要是原始的數(shù)據(jù)庫中存在著一些缺失值和一些極值，最后在合成的數(shù)據(jù)集當(dāng)中也會(huì)有一些缺失值與極值。

而測試表明，合成的數(shù)據(jù)能夠較好地取代真實(shí)數(shù)據(jù)。接下來我們來看一下如何使用吧，首先我們先下載該模塊

pip install sdv

我們會(huì)用到如下的數(shù)據(jù)集，

import pandas as pd data = pd.read_csv('data.csv') data.head()

output

接下來的步驟和我們使用sklearn模塊時(shí)的步驟是類似的，代碼如下

from sdv.tabular import GaussianCopula
model = GaussianCopula()
model.fit(data)

無非就是實(shí)例化具體的模型，然后將算法模型擬合到數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)，我們可以嘗試生成一些數(shù)據(jù)

sample = model.sample(200)
sample.head()

output

最后我們想要來評(píng)估一下模型的性能，看一下新生成的數(shù)據(jù)和真實(shí)數(shù)據(jù)相比相似性幾何，代碼如下

from sdv.evaluation import evaluate print(evaluate(sample, data))

output

0.533 

相似性的指標(biāo)范圍是“0-1”,“0”意味著是最差的結(jié)果，而“1”意味著是最理想的結(jié)果，而針對(duì)以上評(píng)估出來的結(jié)果意味著我們后續(xù)還需要進(jìn)一步的參數(shù)調(diào)優(yōu)。

CTGAN

隨著相關(guān)研究的進(jìn)一步深入，2019年在溫哥華舉行的第33屆神經(jīng)信息處理系統(tǒng)會(huì)議上，另外的研究員提出了新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Conditional Tabular Generative Adversarial Networks，簡稱CTGAN，簡而言之就是通過生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)GAN來建立和完善合成的數(shù)據(jù)表。

對(duì)于生成對(duì)抗的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GANs而言，其中第一個(gè)網(wǎng)絡(luò)為生成器，而第二個(gè)網(wǎng)絡(luò)為鑒別器，最后生成器產(chǎn)生出來的數(shù)據(jù)表并沒有被鑒別器分辨出其中的差異。接下來我們來看一下其中的步驟。

import pandas as pd
## 這邊用到了和前面不一樣的數(shù)據(jù)集 data = pd.read_csv('train.csv') data.head()

output

針對(duì)離散型的特征變量，CTGAN模型也可以合成類似的數(shù)據(jù)，代碼如下

discrete_columns = ['week', 'Center_id', 'Meal_id', 'Emailer_for_promotion', 'homepage_featured']
ctgan = CTGANSynthesizer(batch_size=50,epochs=5,verbose=False)
ctgan.fit(data,discrete_columns) ## 將訓(xùn)練好的模型保存下來 ctgan.save('ctgan-food-demand.pkl') ## 生成200條數(shù)據(jù)集 samples = ctgan.sample(200)
samples.head()

output

我們羅列出需要最后合成來依照的特征變量，上面的例子當(dāng)中是羅列出了一系列的離散型特征變量，然后我們?cè)O(shè)定好batch_size、epochs以及verbose參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練，最后我們還是通過相類似的方法來評(píng)估模型的性能

from sdv.evaluation import evaluate
evaluate(new_data, data)

總結(jié)

本文主要是立足于在機(jī)器學(xué)習(xí)的過程中存在數(shù)據(jù)量不足的情況，介紹了Faker模塊和SDV模塊，以及CTGAN模型，通過機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等手段來生成一些數(shù)據(jù)供數(shù)據(jù)科學(xué)家使用。因?yàn)檫@些模型也是近年來剛出來屬于較為前沿的內(nèi)容，小編在對(duì)其進(jìn)行表述的時(shí)候存在理解有偏差的情況，這里也是建議讀者多去上網(wǎng)進(jìn)行查閱。