dsto-gan 0.1.1

Biblioteca para balanceamento de dados tabulares com Deep SMOTE Optimize.

DSTO-GAN: Balanceamento de Dados com GAN

O DSTO-GAN é uma biblioteca Python que utiliza uma Rede Generativa Adversarial (GAN) para gerar amostras sintéticas e balancear datasets desbalanceados. Ele é especialmente útil para problemas de classificação em que as classes estão desproporcionais.

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Funcionalidades

1. Geração de amostras sintéticas para balanceamento de classes.
2. Treinamento de um GAN personalizado para dados tabulares.
3. Salvamento do dataset balanceado em um arquivo .csv.

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Pré-requisitos

• Python 3.7 ou superior.
• Gerenciador de pacotes pip.

Instalação

Você pode instalar a biblioteca diretamente via pip:

pip install dsto-gan

Dependências

As dependências serão instaladas automaticamente durante a instalação. Caso prefira instalar manualmente, execute:

pip install numpy torch pandas scikit-learn xgboost scikit-optimize

Como Usar

1. Preparação do Arquivo de Dados

O arquivo de entrada deve ser um .csv com a seguinte estrutura:

• A última coluna deve conter os rótulos das classes.
• As demais colunas devem conter as features (atributos) do dataset.

Exemplo de arquivo desbalanceado.csv:

feature1,feature2,feature3,class
1.2,3.4,5.6,0
2.3,4.5,6.7,1
3.4,5.6,7.8,0

2. Execução do Código

Salve o código em um arquivo Python, por exemplo: gerar_balanceado.py.

from dsto_gan import process_data

# Caminhos dos arquivos de entrada e saída
input_file = "caminho/para/desbalanceado.csv"
output_file = "caminho/para/balanceado.csv"

# Processar o dataset e gerar o arquivo balanceado
process_data(input_file, output_file)

print(f"Dataset balanceado salvo em: {output_file}")

Execute o código no terminal:

python gerar_balanceado.py

3. Resultado

Após a execução, o programa gerará um arquivo .csv balanceado no caminho especificado. O arquivo de saída terá a mesma estrutura do arquivo de entrada, mas com as classes balanceadas.

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Exemplo de Uso

Passo a Passo

1. Prepare o arquivo desbalanceado.csv com a estrutura correta.
2. Execute o código:

   python gerar_balanceado.py
   

3. Verifique o arquivo balanceado.csv gerado.

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Estrutura do Projeto

dsto_gan/
│
├── dsto_gan/          # Pacote principal
│   ├── __init__.py    # Inicialização do pacote
│   ├── dsto_gan.py    # Código principal para balanceamento de dados
├── setup.py           # Configuração do pacote
├── README.md          # Documentação do projeto
└── LICENSE            # Licença do projeto

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Solução de Problemas

Erro ao Ler o Arquivo

• Verifique se o caminho do arquivo está correto.
• Certifique-se de que o arquivo está no formato .csv e segue a estrutura esperada.

Erro de Instalação de Bibliotecas

• Certifique-se de que o pip está instalado e atualizado.
• Execute manualmente a instalação das bibliotecas:

  pip install numpy torch pandas scikit-learn xgboost scikit-optimize
  

Erro Durante a Execução

• Verifique se o arquivo de entrada contém uma coluna de classes.
• Certifique-se de que todas as colunas, exceto a última, contêm valores numéricos.

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Contribuição

Contribuições são bem-vindas! Siga os passos abaixo:

1. Faça um fork do repositório.
2. Crie uma branch para sua feature (git checkout -b feature/nova-feature).
3. Commit suas mudanças (git commit -m 'Adicionando nova feature').
4. Faça push para a branch (git push origin feature/nova-feature).
5. Abra um Pull Request.

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Licença

Este projeto está licenciado sob a Licença MIT. Veja o arquivo LICENSE para mais detalhes.

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Contato

• Autor: Erika Assis
• Email: [e-mail]
• Repositório: GitHub

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Agradecimentos

Este projeto foi desenvolvido como parte de uma pesquisa em balanceamento de dados usando GANs. Agradecimentos à comunidade de código aberto por fornecer as bibliotecas utilizadas.