SDMetrics

给合成数据打分,快速判断质量好坏

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 数据集 🍴 复刻 60 🐛 待处理 78 👀 关注 9
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 264
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费,MIT许可证,可自行部署使用。

项目预览

SDMetrics 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类数据集
开发团队sdv-dev
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费,MIT许可证,可自行部署使用。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型metrics,quality,synthetic-data
GitHub 星标★ 264
上线时间2020-03-20 00:00:00
代码更新2026-11-02
仓库体积3.5 MB
本站数据更新2026-11-11
维护状态较活跃
收录时间2026-08-10
浏览次数12

项目介绍

SDMetrics 是一个用于评估合成数据质量的 Python 库,由 SDV 团队开发。它提供了一套全面的指标,从统计相似性、数据隐私、数据完整性和机器学习效能等多个维度衡量合成数据与真实数据的接近程度。核心能力包括:单列分布对比(如 KS 检验、TV 距离)、多列关联分析(如皮尔逊相关系数、列对趋势)、以及基于机器学习模型性能的评估(如逻辑回归、决策树)。用户可以通过统一的 API 快速生成质量报告,并支持自定义指标扩展。它解决了合成数据领域缺乏标准化评估工具的问题,帮助数据科学家和机器学习工程师量化合成数据的可用性,从而更可靠地使用合成数据进行模型训练、测试或数据共享。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-10 · 当前星标 ★ 264

技术标签

核心亮点

  • 提供从单列分布到多列关联的全面质量指标,覆盖统计和机器学习维度
  • API 简洁,几行代码就能生成可视化质量报告,便于快速评估
  • 支持自定义指标,可灵活适配特定业务需求

不足之处

  • 文档相对简略,高级用法和自定义指标示例不够充分
  • 社区规模较小,遇到问题可参考的讨论和案例有限

适用场景

  • 评估生成式模型产出的合成数据质量,用于数据增强场景
  • 在数据共享项目中,验证脱敏或合成数据是否保留足够统计特征
  • 对比不同合成数据生成算法的效果,辅助选型

替代项目

Synthetic Data Vault (SDV)、ydata-profiling、Great Expectations

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