Pythonを使用して合成データを生成する方法

Python は、今日、特にデータの分野で最も人気のあるコンピューター言語の 1 つです。

Python は 3 つのライブラリを使用して合成データを生成できます

1. Scikit-learn

Scikit-learn は、機械学習タスクに最も広く使用されている Python ライブラリの 1 つです。は、回帰、分類、またはクラスタリング タスク用のデータを生成できる、ほぼ古典的なアルゴリズムの実装を提供します。

2. SymPy

SymPy は、ユーザーが合成データを生成するのに役立つもう 1 つのライブラリです。ユーザーは作成したいデータのシンボリック式を指定できるため、必要に応じて合成データを作成できます。

3. Pydbgen

カテゴリ データは、Python の Pydbgen ライブラリを使用して生成することもできます。このライブラリを使用すると、

名前、国、都市、郵便番号、緯度と経度;

時刻と日付;

などのさまざまな種類のデータを簡単に生成できます。電子メール;

会社名、役職、電話番号、ナンバープレート。

単純なデータ フレームを作成するための Python コード

导入pydbgen
从pydbgen导入pydbgen
src_db=pydbgen.pydb()
pydb_df=src_db.gen_dataframe(1000,fields=['name','city','phone','license_plate'],phone_simple=True)
pydb_df.head()

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