be_great

<p align="center"> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/0a4dffa0/1d2d2534-2e80-4c1b-aa09-4c936b7d2c3b.png" width="326"/> </p> <p align="center"> <strong>生成真实的表格数据</strong> <br> 使用预训练的基于Transformer的语言模型 </p>

     

我们的GReaT框架利用先进的预训练Transformer语言模型的力量来生成高质量的合成表格数据。通过我们用户友好的API，只需几行代码即可轻松生成新的数据样本。更多详细信息，请参阅我们的出版物。

GReaT安装

GReaT框架可以使用pip轻松安装 - 需要Python版本 >= 3.9：

pip install be-great

GReaT快速入门

在下面的示例中，我们展示了如何使用GReaT方法为加利福尼亚房价数据集生成合成表格数据。

from be_great import GReaT
from sklearn.datasets import fetch_california_housing

data = fetch_california_housing(as_frame=True).frame

model = GReaT(llm='distilgpt2', batch_size=32,  epochs=50, fp16=True)
model.fit(data)
synthetic_data = model.sample(n_samples=100)

样本插补

GReaT还提供了一个接口来插补，即填充任意组合的缺失值。这需要一个经过训练的model，例如使用上面的代码片段获得的模型，以及一个将缺失值设置为NaN的pd.DataFrame。 以下是一个最小示例：

# test_data: 包含来自分布的样本的pd.DataFrame
# model: 在应该插补的数据分布上训练的GReaT

# 从test_data中随机删除值
import numpy as np
for clm in test_data.columns:
    test_data[clm]=test_data[clm].apply(lambda x: (x if np.random.rand() > 0.5 else np.nan))

imputed_data = model.impute(test_data, max_length=200)

GReaT引用

如果您使用GReaT，请链接或引用我们的工作：

@inproceedings{borisov2023language,
  title={Language Models are Realistic Tabular Data Generators},
  author={Vadim Borisov and Kathrin Sessler and Tobias Leemann and Martin Pawelczyk and Gjergji Kasneci},
  booktitle={The Eleventh International Conference on Learning Representations },
  year={2023},
  url={https://openreview.net/forum?id=cEygmQNOeI}
}

GReaT致谢

我们衷心感谢HuggingFace :hugs: 框架。