sdv-dev/Copulas

A library to model multivariate data using copulas.

What it solves

它允许用户创建合成数值数据，这些数据保持与真实数据集相同的统计属性。这对于生成模仿原始多元分布行为和相关性的全新数据样本非常有用。

How it works

该库使用 copula 函数来建模多元分布。它通过各种单变量分布和 copula 类型（如 Gaussian、Archimedian 和 Vine Copulas）对数值数据表进行拟合，然后从学习到的分布中抽样以生成新数据点。

Who it’s for

需要生成高保真合成数值数据集用于测试、隐私或数据增强的数据科学家和研究人员。

Highlights

  • Multiple Copula Types: 支持 Gaussian、Archimedian 和 Vine Copulas，提供灵活的建模方式。
  • Visual Comparison: 包含内置工具，可使用 1D 直方图、2D 散点图和 3D 散点图比较真实和合成数据。
  • Parameter Control: 提供对模型内部参数的完整访问，以便手动调优和调整。