作者：Eric Le Fort
编译：蒋雨畅 卢苗苗
想法
相比于数量有限的“有机”数据，我将分析、测评合成数据是否能实现改进。
动机
我对合成数据的有效性持怀疑态度——预测模型只能与用于训练数据的数据集一样好。这种怀疑论点燃了我内心的想法，即通过客观调查来研究这些直觉。
需具备的知识
本文的读者应该处于对机器学习相关理论理解的中间水平，并且应该已经熟悉以下主题以便充分理解本文：
- 基本统计知识，例如“标准差”一词的含义
- 熟悉神经网络，SVM和决策树(如果您只熟悉其中的一个或两个，那可能就行了)
- 了解基本的机器学习术语，例如“训练/测试/验证集”的含义
合成数据的背景
生成合成数据的两种常用方法是：
- 根据某些分布或分布集合绘制值
- 个体为本模型的建模
在这项研究中，我们将检查***类。为了巩固这个想法，让我们从一个例子开始吧!
想象一下，在只考虑大小和体重的情况下，你试图确定一只动物是老鼠，青蛙还是鸽子。但你只有一个数据集，每种动物只有两个数据。因此不幸的是，我们无法用如此小的数据集训练出好的模型!
这个问题的答案是通过估计这些特征的分布来合成更多数据。让我们从青蛙的例子开始
参考这篇维基百科的文章(只考虑成年青蛙)：https://en.wikipedia.org/wiki/Common_frog
***个特征，即它们的平均长度(7.5cm±1.5cm)，可以通过从正态分布中绘制平均值为7.5且标准偏差为1.5的值来生成。类似的技术可用于预测它们的重量。
然而，我们所掌握的信息并不包括其体重的典型范围，只知道平均值为22.7克。一个想法是使用10%(2.27g)的任意标准偏差。不幸的是，这只是纯粹猜测的结果，因此很可能不准确。
鉴于与其特征相关信息的可获得性，和基于这些特征来区分物种的容易程度，这可能足以培养良好的模型。但是，当您迁移到具有更多特征和区别更细微的陌生系统时，合成有用的数据变得更加困难。
数据
该分析使用与上面讨论的类比相同的想法。我们将创建一些具有10个特征的数据集。这些数据集将包含两个不同的分类类别，每个类别的样本数相同。
“有机”数据
每个类别将遵循其中每个特征的某种正态分布。例如，对于***种特征：***个类别样本的平均值为1500，标准差为360;第二个类别样本的平均值为1300，标准差为290。其余特征的分布如下：
该表非常密集，但可以总结为：
- 有四个特征在两类之间几乎无法区分，
- 有四个特征具有明显的重叠，但在某些情况下应该可以区分，并且
- 有两个特征只有一些重叠，通常是可区分的。
创建两个这样的数据集，一个1000样本的数据集将保留为验证集，另一个1000样本的数据集可用于训练/测试。
这会创建一个数据集，使分类变得足够强大。
合成数据
现在事情开始变得有趣了!合成数据将遵循两个自定义分布中的其中一个。***个我称之为“ Spikes Distribution”。此分布仅允许合成特征采用少数具有每个值的特定概率的离散值。例如，如果原始分布的平均值为3且标准差为1，则尖峰(spike)可能出现在2(27%)，3(46%)和4(27%)。
第二个自定义分布我称之为“ Plateaus Distribution”。这种分布只是分段均匀分布。使用平台中心的正态分布概率推导出平稳点的概率。您可以使用任意数量的尖峰或平台，当添加更多时，分布将更接近正态分布。
为了清楚说明这两个分布，可以参考下图：
(注：尖峰分布图不是概率密度函数)
在这个问题中，合成数据的过程将成为一个非常重要的假设，它有利于使合成数据更接近于“有机”数据。该假设是每个特征/类别对的真实平均值和标准差是已知的。实际上，如果合成数据与这些值相差太远，则会严重影响训练模型的准确性。
好的，但为什么要使用这些分布?他们如何反映现实?
我很高兴你问这个问题!在有限的数据集中，您可能会注意到，对于某个类别，某个特征只会占用少量值。想象一下这些值是：
- （50,75,54,49,24,58,49,64,43,36）
或者如果我们可以对这列进行排序：
- （24,36,43,49,49,50,54,58,64,75）
为了生成此特征的数据，您可以将其拆分为三个部分，其中***部分将是最小的20%，中间的60%将是第二部分，第三部分将是***的20%。然后使用这三个部分，您可以计算它们的平均值和标准差：分别为(30,6.0)，(50.5,4.6)和(69.5,5.5)。如果标准差相当低，比如大约为相应均值的10%或更小，则可以将该均值视为该部分的尖峰值。否则，您可以将该部分视为一个平台，其宽度是该部分标准差的两倍，并以该部分的平均值作为中心。
或者，换句话说，他们在模拟不***的数据合成方面做得不错。
我将使用这些分布创建两个800样本数据集 - 一个使用尖峰，另一个使用平台。四个不同的数据集将用于训练模型，以便比较每个数据集的有用性：
- 完整 (Full) - 完整的1000个样本有机数据集(用于了解上限)
- 真实 (Real) - 只有20%的样本有机数据集(模拟情况而不添加合成数据)
- 尖峰(Spike) - “真实”数据集与尖峰数据集相结合(1000个样本)
- 平台(Plateaus) - “真实”数据集与平台数据集相结合(1000个样本)
现在开始令人兴奋的部分!
训练
为了测试每个数据集的强度，我将采用三种不同的机器学习技术：多层感知器(MLP)，支持向量机(SVM)和决策树(Decision Trees)。为了帮助训练，由于某些特征的幅度比其他特征大得多，因此利用特征缩放来规范化数据。使用网格搜索调整各种模型的超参数，以***化到达***的超参数集的概率。
总之，我在8个不同的数据集上训练了24种不同的模型，以便了解合成数据对学习效果的影响。
相关代码在这里：https://github.com/EricLeFort/DataGen
结果
经过几个小时调整超参数并记录下精度测量结果后，出现了一些反直觉的结果!完整的结果集可以在下表中找到：
☟多层感知器(MLP)
☟支持向量机(SVM)
☟决策树(Decision Trees)
在这些表中，“Spike 9”或“Plateau 9”是指分布和使用的尖峰/平台的数量。单元格中的值是使用相应的训练/测试数据对模型进行训练/测试，并用验证集验证后的的最终精度。还要记住，“完整”(Full)类别应该是准确性的理论上限，“真实”(Rea;)类别是我们在没有合成数据的情况下可以实现的基线。
一个重要的注意事项是，(几乎)每次试验的训练/测试准确度都明显高于验证准确度。例如，尽管MLP在Spike-5上得分为97.7%，但在同一试验的训练/测试数据上分别得分为100%和99%。当在现实世界中使用时，这可能导致模型有效性的过高估计。
完整的这些测量可以在GitHub找到：https://github.com/EricLeFort/DataGen
让我们仔细看看这些结果。
首先，让我们看一下模型间的趋势(即在所有机器学习技术类型中的合成数据集类型的影响)。似乎增加更多尖峰/平台并不一定有助于学习。你可以看到在3对 5时尖峰/平台之间的一般改善，但是当看到5对9时，则要么变平或稍微倾斜。
对我来说，这似乎是违反直觉的。随着更多尖峰/平台的增加，我预计会看到几乎持续的改善，因为这会导致分布更类似于用于合成数据的正态分布。
现在，让我们看一下模型内的趋势(即各种合成数据集对特定机器学习技术的影响)。对于MLP来说，尖峰或平台是否会带来更好的性能似乎缺少规律。对于SVM，尖峰和平台似乎表现得同样好。然而，对于决策树而言，平台是一个明显的赢家。
总的来说，在使用合成数据集时，始终能观察到明显的改进!
以后的工作
需要注意的一个重要因素是，本文的结果虽然在某些方面有用，但仍然具有相当的推测性。因此，仍需要多角度的分析以便安全地做出任何明确的结论。
这里所做的一个假设是每个类别只有一个“类型”，但在现实世界中并不总是如此。例如，杜宾犬和吉娃娃都是狗，但它们的重量分布看起来非常不同。
此外，这基本上只是一种类型的数据集。应该考虑的另一个方面是尝试类似的实验，除了具有不同维度的特征空间的数据集。这可能意味着有15个特征而不是10个或模拟图像的数据集。
相关报道：https://www.codementor.io/ericlefort/my-thoughts-on-synthetic-data-kq719a5ss
【本文是51CTO专栏机构大数据文摘的原创译文，微信公众号“大数据文摘（ id: BigDataDigest）”】
