Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Synthetic Outliers Evaluation

Synthetic Data Generation › Synthetic Outliers Evaluation 3 평가 기록 3 datasets

The task involves evaluating the quality and utility of tabular synthetic data generated with outliers in the context of machine learning. Outliers, generated according to Extreme Value Theory (EVT), help model rare events, which in turn enhances the realism of the generated data, improves prediction quality in machine learning, and facilitates the detection, handling, and removal of outliers in real-world data.

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벤치마크

Papers with Code 아카이브의 데이터셋별 기록 예시입니다. 평가 조건과 지표 방향이 검증되지 않아 순위를 의미하지 않습니다.

Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
zGAN
AUC: 0.7116
논문 -
zGAN
AUC: 0.7147
논문 -
zGAN
AUC: 0.7122
논문 -

데이터셋

3개

논문

라이브러리

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