自动化评估管线

正如前几章所述，评估合成数据涉及对忠实度、实用性和隐私维度应用各类指标。对于每个新的合成数据集或生成模型变体，手动执行这些评估很快就会变得效率低下、容易出错且难以复现。自动化评估过程可以解决这些问题，提供一种系统化、可扩展、可靠的质量评估方法。

自动化评估管线本质上是一个工作流程或脚本，它程序化地对输入的真实和合成数据集执行预设的质量检查序列，收集结果，并通常将其格式化以便报告。构建此类管线的主要原因有：

• 效率： 大幅减少运行多个复杂评估所需的人工操作和时间。这在比较大量生成模型或超参数 (parameter) (hyperparameter)设置时尤其有益。
• 一致性： 确保每次都应用相同的指标、参数和数据预处理步骤，从而在不同评估之间获得可比较且可靠的结果。
• 可复现性： 使评估过程透明且可重复，这是验证发现和分享结果的根本。
• 可扩展性： 比手动过程更容易应对不断增加的数据集数量、更大的数据量或更多的评估指标。
• 集成： 便于集成到更广泛的 MLOps 或数据生成工作流程中，实现自动化质量门或持续监测合成数据生成过程。

评估管线的组成部分

典型的自动化评估管线包含几个不同的阶段：

1. 数据加载与准备： 摄入真实和合成数据集。此阶段可能包含标准预处理步骤，例如处理缺失值（如果适用于评估环境）、类型转换，或选择特定特征或样本子集。配置应允许轻松指定数据源。
2. 指标执行： 运行所选评估指标。这是管线的核心。它涉及调用实现以下功能的函数或模块：
   • 统计忠实度测试（例如，边际分布比较、相关矩阵差异、倾向性得分）。
   • 机器学习 (machine learning)实用性评估（例如，指定模型和性能指标下的 TSTR、TRTS）。
   • 隐私评估（例如，基本成员推断攻击、基于距离的指标）。
   • 特定领域指标（例如，图像的 FID、文本的 BLEU、时间序列的自相关检查）。
3. 配置管理： 允许用户指定要运行哪些指标、其参数 (parameter)（例如，TSTR 的机器学习模型、MIA 攻击者模型类型）、数据路径和输出位置。这通常通过配置文件（YAML、JSON）或命令行参数处理。
4. 结果聚合： 将所有已执行指标的输出收集为结构化格式。这可以是一个字典、一个 JSON 文件、一个 CSV 文件或数据库中的条目。一致的结构对于后续处理很重要。
5. 输出生成： 格式化聚合结果以用于报告或进一步分析。这可能涉及生成汇总统计数据、将结果保存到文件或填充数据库表。

实现方法

有几种方法可用于实现自动化评估管线，从简单脚本到复杂工作流管理系统不等。

一个结构良好的 Python 脚本提供了一种实用的解决方案，可以使用 Pandas、NumPy、SciPy、Scikit-learn 等库以及专门的合成数据评估库（例如 SDMetrics、Synthcity 或自定义实现）来满足需求。模块化在这里很重要；将不同的指标计算封装到单独的函数或类中。

import pandas as pd
# 假设存在诸如 run_statistical_tests, run_tstr_evaluation, run_privacy_checks 等函数
# 这些函数将封装前几章的逻辑
# 例子：从 statistical_tests 导入 compare_distributions
# 例子：从 ml_utility 导入 evaluate_tstr
# 例子：从 privacy_tests 导入 run_mia

def load_data(real_path, synthetic_path):
    """加载真实和合成数据。"""
    real_data = pd.read_csv(real_path)
    synthetic_data = pd.read_csv(synthetic_path)
    # 可以在此处进行基本验证或预处理
    print(f"已加载真实数据: {real_data.shape}")
    print(f"已加载合成数据: {synthetic_data.shape}")
    return real_data, synthetic_data

def run_evaluation_pipeline(config):
    """运行配置的评估管线。"""

    real_data, synthetic_data = load_data(config['data']['real'], config['data']['synthetic'])

    results = {}

    if config['evaluations']['statistical_fidelity']['enabled']:
        print("正在运行统计忠实度测试...")
        # 例子：替换为实际函数调用
        # results['statistical'] = run_statistical_tests(
        #     real_data, synthetic_data, 
        #     config['evaluations']['statistical_fidelity']['tests']
        # )
        results['statistical'] = {"KS_complement_mean": 0.85, "Corr_diff": 0.05} # 占位符
        print("统计忠实度测试完成。")

    if config['evaluations']['ml_utility']['enabled']:
        print("正在运行机器学习实用性测试 (TSTR)...")
        # 例子：替换为实际函数调用
        # results['ml_utility'] = run_tstr_evaluation(
        #     real_data, synthetic_data,
        #     config['evaluations']['ml_utility']['models'],
        #     config['evaluations']['ml_utility']['target_column']
        # )
        results['ml_utility'] = {"LogisticRegression_AUC_diff": 0.02, "RandomForest_F1_diff": 0.03} # 占位符
        print("机器学习实用性测试完成。")

    if config['evaluations']['privacy']['enabled']:
        print("正在运行隐私测试...")
        # 例子：替换为实际函数调用
        # results['privacy'] = run_privacy_checks(
        #     real_data, synthetic_data,
        #     config['evaluations']['privacy']['attacks']
        # )
        results['privacy'] = {"MIA_advantage": 0.12, "DCR": 0.98} # 占位符
        print("隐私测试完成。")

    print("管线已完成。聚合结果：")
    print(results)
    return results

# 例子配置（可以从 YAML/JSON 文件加载）
pipeline_config = {
    'data': {
        'real': 'path/to/real_data.csv',
        'synthetic': 'path/to/synthetic_data.csv'
    },
    'evaluations': {
        'statistical_fidelity': {'enabled': True, 'tests': ['ks_complement', 'correlation_diff']},
        'ml_utility': {'enabled': True, 'models': ['LogisticRegression', 'RandomForest'], 'target_column': 'target'},
        'privacy': {'enabled': True, 'attacks': ['basic_mia', 'dcr']}
    }
}

# 执行管线
evaluation_results = run_evaluation_pipeline(pipeline_config)

# 结果可以保存到 JSON、CSV 或用于绘图
import json
with open('evaluation_results.json', 'w') as f:
    json.dump(evaluation_results, f, indent=4)

2. 工作流编排工具： 对于涉及多个依赖步骤、并行执行、调度或错误处理的复杂场景，专门的工作流编排工具非常有益。Apache Airflow、Kubeflow Pipelines、Prefect 或 Dagster 等工具允许您将评估管线定义为有向无环图 (DAG) 任务。

一个简单的 DAG，表示评估管线结构，适合使用工作流编排工具实现。统计忠实度、机器学习 (machine learning)实用性和隐私等任务通常可以在数据加载后并行运行。

这些工具提供以下功能：

• 可视化管线结构。
• 调度运行（例如，夜间评估）。
• 自动处理任务依赖。
• 重试失败任务。
• 记录和监控执行情况。
• 轻松参数 (parameter)化运行。

3. 容器化 (Docker)： 无论采用何种实现方法（脚本或编排器），强烈推荐使用容器（如 Docker）。容器化将您的代码、依赖项（Python 库、系统工具）和配置打包成一个独立的单元。这确保无论管线在哪里运行，评估环境都一致，解决了常见的“在我的机器上能运行”问题，并提高了可复现性。

自动化最佳实践

• 模块化： 编写可重用函数或类，用于单个指标或管线阶段。这使得管线更易于维护、测试和扩展。
• 配置驱动： 避免硬编码路径、模型名称或指标参数 (parameter)。使用外部配置文件（例如，YAML、JSON）或命令行参数来控制管线的行为。
• 错误处理： 实现 try-except 块和检查，以优雅地处理潜在问题，例如文件缺失、数据格式错误或特定指标计算失败。清晰地记录错误。
• 版本控制： 为管线代码使用版本控制（如 Git），并跟踪依赖项的版本（例如，使用 requirements.txt 或 environment.yml）。也考虑对配置文件进行版本控制。
• 资源考量： 某些评估（特别是基于深度学习 (deep learning)的指标，如 FID 或大量的 TSTR/TRTS 运行）计算成本高昂。在设计管线时考虑资源限制，可能允许选择性执行高负载任务。
• 清晰输出： 确保管线以定义明确的结构化格式（例如，JSON、CSV）输出结果，这些格式易于报告和可视化工具解析。包括运行的元数据（例如，时间戳、使用的配置、数据集标识符）。

通过自动化评估过程，您可以建立一个持续评估合成数据质量的框架。这些管线生成的结构化输出是接下来讨论的可视化和解释方法的直接输入，从而实现关于合成数据集适用性的高效且明智的决策。