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申请/专利权人：复旦大学
摘要：本发明提供一种自动离散连续特征归类的ACTGAN表格数据合成方法，首先基于高斯核概率密度函数GPDF的峰值来识别离散变量和连续变量，其中峰值代表值出现的高概率，也意味着峰值中的值非常重要。因此，将特征中与类值比率高的峰值定义为离散类型，否则定义为连续类型。在区分离散和连续值后，基于独热编码和变分高斯混合编码分别对离散特征和连续特征进行编码，然后将编码的结果输入到ACTGAN，由判别器基于ELBO策略学习到编码数据的分布，生成器基于分布的噪声进行数据合成。本发明由于无需对特征类型以及特征列名先行了解，因此省去了费时费力的人工数据类型标注流程，能辅助模型实现更优的数据合成性能，同时模型参数更少，能节省计算资源，具有良好的应用性。
主权项：1.一种自动离散连续特征归类的ACTGAN表格数据合成方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，对于高斯核概率密度函数GPDF自动判断并分类离散特征和连续特征的方法，采用训练集对该方法进行训练，确定最优离散连续特征值分割阈值，从而得到分类好的离散特征数据和连续特征数据；步骤S2，对所述离散特征数据和所述连续特征数据进行编码，得到编码数据；步骤S3，构建自动条件表格对抗生成网络ACTGAN，该网络具有判别器和生成器，所述判别器基于ELBO策略能够将编码数据的原始分布映射为正态分布，所述生成器用于将正态分布的噪声映射为编码数据的合成样本；步骤S4，采用所述编码数据对ACTGAN网络进行训练，获取训练好的ACTGAN网络用于合成表格数据；步骤S5，对于待合成的编码数据，通过判别器学习到对应的分布，由生成器基于分布对应的噪声，自动合成需要的数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 复旦大学 一种自动离散连续特征归类的ACTGAN表格数据合成方法
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