SynthPop：合成数据生成-源码
SynthPop
SynthPop使用高斯系脉生成表格综合数据。
动机
我们想对{ X ， y }的联合分布建模，以便可以绘制更多样本。 从统计上相同的分布中获取更多样本可以（a）减少过度拟合或（b）保留隐私（通过创建具有相同统计属性的数据集而不会揭示底线）。
例子
您可以从以下分布中获得一些样本。
借助SynthPop，您可以通过（a）将高斯连接数拟合到这些观测值，以及（b）从该多元高斯中抽取样本来从该分布中生成更多样本。
from SynthPop import Copula
data = np . load ( "data.npy" ) # ground truth of 100 samples
Generator = Copula ()
Generator . fit ( data ) # fit a Guassian so it has a similar distr
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[{"title":"（ 7 个子文件 224KB ） SynthPop：合成数据生成-源码","children":[{"title":"SynthPop-master","children":[{"title":"joint.png <span style='color:#111;'> 16.90KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"SynthPop.py <span style='color:#111;'> 1.48KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"Gaussian Copulas.ipynb <span style='color:#111;'> 241.83KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"README.md <span style='color:#111;'> 986B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"data.npy <span style='color:#111;'> 1.69KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"Example.ipynb <span style='color:#111;'> 43.32KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":".gitignore <span style='color:#111;'> 32B </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}]
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