Adversarial Random ForestsによるテーブルデータのAugmentation・モックデータ生成はじめに こんにちは。株式会社アイデミーデータサイエンティストの中沢(@shnakazawa_ja)です。 本記事ではAdversarial Random Forestsを使ったテーブルデータの生成について、RおよびPythonでの実装を紹介します。 Adversarial Random Forests (ARF) とは ARFは2023年にProceedings of The 26th International Conference on Artificial Intelligence and Statisticsに採択された論文で提案された、テーブルデータに対して密度推定と生成モデリングを行う高速な手法です[1]。 その名の通りGAN[2]とRandom Forestを組み合わせた手法で、生成と識別を交互に繰り返すことで元データの特性を学習し、元のテーブルデータと類似したデータを生成
