如何用Python创建分类模拟数据
在本教程中,我们将学习如何在Python中从分类中创建模拟数据。
介绍
模拟数据可以被定义为不代表真实现象的任何数据,但是利用参数和限制生成的合成数据。
何时以及为什么我们需要模拟数据?
有时,在机器学习或深度学习中为某种算法制作原型时,我们通常会面临关键真实世界数据的匮乏,这些数据对我们来说非常有用。有时,对于给定的任务,不存在此类数据。在这种情况下,我们可能需要产生合成数据。这些数据也可以来自实验室模拟。
模拟数据的优势
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大多数情况下代表数据可能以真实形式存在
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包含噪声变化较小,因此可视为理想数据集
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用于快速原型设计和POC
使用Python生成分类模拟数据
在此演示中,我们将使用科学计算库Sci-kit Learn来生成模拟数据。
示例
输出
The Faker library can be used to generate fake data which can be useful in testing or creating examples.
输出
结论
用于模拟的数据在日常的机器学习应用中非常有用,可用于原型设计或小型 Proof of Concept。在 Python 中有一些方便的工具,可以在几行代码内轻松创建模拟数据。