9个开源合成数据生成器

在当今数据驱动的世界中，每个人都需要数据，但有时你可能没有太多数据可用。这就是合成数据发挥作用的地方！那么，它是什么，你如何生成合成数据？有了这些数据集，对隐私、合规性和其他问题的担忧就可以轻松缓解。

因此，让我们来看看一些可能通过生成合成数据来推动报告和自动化未来的工具。

1、CTGAN

使用对抗网络的条件表生成（简称 CTGAN）是一种突破性的工具，它利用生成对抗网络的强大功能来生成高度逼真且连贯的合成表格数据。与传统的数据生成方法不同，CTGAN 擅长处理以特征之间错综复杂的关系和依赖关系为特征的复杂数据集。

CTGAN 的核心是一个精心设计的架构，由两个神经网络组成：生成器和鉴别器。使用条件对抗损失函数进行训练的生成器网络学习创建与真实数据集非常相似的合成数据样本。另一方面，鉴别器网络旨在区分真实样本和合成样本，在训练过程中为生成器网络提供有价值的反馈。

CTGAN 的主要优势之一是它能够捕获复杂的数据分布。通过利用对抗训练程序，CTGAN 学习生成合成数据，以保留真实数据集的底层统计属性，包括相关性、边际分布和高阶交互。 CTGAN 具有广泛的潜在应用，包括数据增强、缺失数据填补和隐私保护数据发布。在数据增强中，CTGAN 可用于生成额外的数据样本，以增强在有限数据集上训练的机器学习模型的性能。

2、DoppelGANger

DoppelGANger 使用 GAN 为时间序列应用程序创建合成数据。它对于在金融和物联网等领域生成数据特别有用。它巧妙地捕捉了现实世界数据中发现的复杂模式和依赖关系，使其成为各种时间序列应用程序的宝贵工具。

DoppelGANger 的主要优势之一在于它能够解决标记数据稀缺的问题，这通常会阻碍准确的机器学习模型的开发。通过生成真实而多样的合成数据，DoppelGANger 使研究人员和从业者能够更有效地训练和评估模型，即使在数据稀缺的情况下也是如此。

通过利用 GAN 的功能，DoppelGANger 提供了一种强大的解决方案，用于生成高质量的合成时间序列数据。它的多功能性、开源性质以及解决数据稀缺性的能力使其成为从金融到物联网等广泛应用的宝贵资产。

3、Synner

Synner 的主要重点是为企业、研究人员和个人提供全面的解决方案，使他们能够高效、轻松地生成大量高质量的合成数据。

Synner 的主要优势之一在于它能够创建准确反映真实场景的多样化和复杂的数据集。利用先进的算法和技术，它可以生成模拟真实数据集中的特征、模式和关系的合成数据。这使组织能够彻底测试和评估其系统、应用程序和模型，确保其准确性、可靠性和稳健性。

有趣的是，Synner 提供了用户友好的界面和直观的工作流程，使具有不同技术专长水平的个人都可以使用它。用户可以轻松定义数据生成参数，预览生成的数据，并以多种格式导出，包括 CSV、JSON 和 SQL。

4、Synthea

Synthea 是一个开源合成患者生成器，旨在用于医疗保健研究和模拟。它能够创建具有复杂病史、人口统计和临床数据的庞大而多样的虚拟患者群体。这些合成患者反映了现实世界中的患者特征，使研究人员、临床医生和教育工作者能够进行全面研究、测试干预措施并模拟医疗保健场景，而不会损害患者隐私。

Synthea 利用先进的算法和机器学习技术来生成与实际医疗记录非常相似的患者合成数据。它采用自然语言处理来创建逼真的患者叙述、诊断、程序和药物。合成数据患者表现出从常见疾病到罕见疾病的各种状况，确保研究人员可以探索广泛的医疗保健场景。

Synthea 的主要优势之一是它能够随着时间的推移模拟复杂的患者旅程。它刺激慢性疾病的进展，捕捉生活方式因素的影响，并结合患者与提供者之间的互动。

5、SDV

SDV 是一个框架，旨在满足对高质量和多样化合成数据日益增长的需求。 SDV 由数据科学家和研究人员团队开发，为在广泛的领域和应用中生成真实且具有代表性的合成数据提供了全面的解决方案。

SDV 的核心是结合了多种模型和技术，以确保生成的合成数据在统计特性、分布和变量关系方面与现实世界数据非常相似。这些模型包括生成对抗网络 (GAN)、变分自动编码器 (VAE) 和基于 copula 的方法等。通过利用这些先进技术，SDV 可以捕获数据中的复杂模式和结构，从而生成既多样化又一致的合成数据。

6、TGAN

TGAN 是一种合成数据生成工具，它利用生成对抗网络的强大功能来解决具有高维特征的表格数据的独特挑战。它的有效性在于它能够在生成真实且多样化的合成样本的同时保持原始数据的统计特性。

TGAN 依赖于 GAN 的对抗性质，其中两个神经网络（生成器和鉴别器）参与竞争游戏。生成器旨在创建与真实数据分布非常相似的合成数据样本，而鉴别器则努力区分真实样本和合成样本。 TGAN 的主要优势之一是它能够处理高维表格数据，这在金融、医疗保健和电子商务等领域经常遇到。

7、MirrorDataGenerator

MirrorDataGenerator 是一种优先考虑隐私保护的工具。其主要目标是创建在实用性和结构方面与原始数据集非常相似的合成数据，同时保护敏感信息。这种方法使企业和组织能够利用数据驱动的洞察，而不会损害个人隐私。

MirrorDataGenerator 功能的核心是它能够生成保留原始数据集统计属性和关系的合成数据。这是通过先进的机器学习算法实现的，这些算法分析和学习原始数据中存在的潜在模式和相关性。因此，MirrorDataGenerator 生成的合成数据准确反映了原始数据集的分布和特征，使其适用于各种下游任务，例如模型训练、测试和分析。

该工具专注于隐私保护和可自定义的控件，使组织能够释放数据驱动洞察的潜力，同时保持最高的隐私和合规性标准。

8、Plaitpy

Plaitpy 生成真实的合成数据，用于软件测试和机器学习。它旨在创建与真实世界场景非常相似的数据。目标是满足软件测试和机器学习中对真实合成数据日益增长的需求，使开发人员和数据科学家能够进行全面测试并开发准确的模型。

Plaitpy 的优势在于它能够创建具有与真实数据相同的统计特性和复杂性的合成数据。这是通过实施高级算法和技术来实现的，这些算法和技术可以精确地复制真实数据的特征，包括分布、相关性和模式。因此，Plaitpy 生成的数据可以有效地模拟真实世界的条件，从而进行严格的测试和模型验证。

虽然 Plaitpy 主要专注于软件测试和机器学习应用，但它的潜力超出了这些领域。它可以用于需要生成合成数据的各个领域，例如数据增强、隐私保护和网络安全。

9、SmartNoise

SmartNoise 是 OpenDP 的一个创新项目，旨在专注于数据隐私和分析。它基于差分隐私的原理，这是一种保护敏感信息同时保留其分析效用的技术。通过利用 SmartNoise，组织可以释放合成数据生成的潜力，使他们能够利用数据的力量而不损害隐私。

SmartNoise 具有多种优势。

首先，它使组织能够遵守严格的数据隐私法规，例如欧盟的《通用数据保护条例》（GDPR）和美国的《加州消费者隐私法案》（CCPA）。通过利用合成数据，组织可以避免隐私泄露和潜在的法律后果，从而与客户和利益相关者建立信任。

其次，SmartNoise 使企业能够充分发挥其数据的潜力。通过 SmartNoise 生成的合成数据集可用于各种分析目的，包括机器学习、统计建模和风险评估。这使组织能够在保护个人隐私的同时做出数据驱动的决策。

最后，SmartNoise 促进协作和数据共享。敏感数据可以转换为合成数据集，使组织能够与合作伙伴和研究人员合作而不会泄露机密信息。

原文链接：9 Open-Source Tools to Generate Synthetic Data

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