如何用GAN(生成对抗网络)增强Excel表格数据 示例代码实现

Question

我有一批表格数据，想要用GAN网络对抗来增强并扩充数据，如何用代码实现

Answer 1

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使用 GAN 增强 Excel 表格数据

GAN（Generative Adversarial Network）是一种深度学习算法，可以生成新的数据样本，使其与原始数据相似。下面是一个使用 Keras 库实现 GAN 增强 Excel 表格数据的示例代码：

import pandas as pd
from keras.layers import Dense, Input
from keras.models import Model
from keras.optimizers import Adam
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 加载 Excel 表格数据
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 将数据转换为 NumPy 数组
X = df.values

# 将数据 normalize 到 0-1 范围
scaler = MinMaxScaler()
X = scaler.fit_transform(X)

# 定义 GAN 模型
input_dim = X.shape[1]
generator = Sequential()
generator.add(Dense(128, input_dim=input_dim, activation='relu'))
generator.add(Dense(input_dim, activation='tanh'))
generator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=Adam(lr=0.001))

discriminator = Sequential()
discriminator.add(Dense(128, input_dim=input_dim, activation='relu'))
discriminator.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
discriminator.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=Adam(lr=0.001))

# 定义 GAN 模型
gan = Sequential()
gan.add(generator)
gan.add(discriminator)
gan.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=Adam(lr=0.001))

# 训练 GAN 模型
for epoch in range(100):
    # 训练生成器
    noise = np.random.normal(0, 1, (100, input_dim))
    fake_data = generator.predict(noise)
    d_loss_real = discriminator.train_on_batch(X, np.ones((X.shape[0], 1)))
    d_loss_fake = discriminator.train_on_batch(fake_data, np.zeros((fake_data.shape[0], 1)))
    d_loss = 0.5 * np.add(d_loss_real, d_loss_fake)

    # 训练鉴别器
    noise = np.random.normal(0, 1, (100, input_dim))
    fake_data = generator.predict(noise)
    g_loss = gan.train_on_batch(noise, np.ones((noise.shape[0], 1)))

    print(f'Epoch {epoch+1}, Discriminator Loss: {d_loss[0]}, Generator Loss: {g_loss}')

# 生成新的数据样本
noise = np.random.normal(0, 1, (100, input_dim))
new_data = generator.predict(noise)

# 将新的数据样本保存到 Excel 文件中
new_df = pd.DataFrame(new_data)
new_df.to_excel('new_data.xlsx', index=False)

这个示例代码使用 Keras 库实现 GAN 模型，然后使用训练数据训练生成器和鉴别器。最后，使用生成器生成新的数据样本，并将其保存到 Excel 文件中。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际实现中可能需要根据具体情况进行调整和优化。