Papers with Code 아카이브

Synthetic Outliers Evaluation

태스크의 하위 분류와 논문·코드·평가·기법·데이터셋을 탐색하세요.

하위 태스크
0
평가표
3
보존된 평가 기록
3

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.

평가 결과

데이터셋과 평가 조건을 선택해 성능·논문·코드를 비교하세요. 보존된 Papers with Code 기록으로, 최신 순위는 아닙니다.

A9 (3% outliers)

원본 태스크: Synthetic Data Generation / Synthetic Outliers Evaluation

평가 기록 1건

A9 (5% outliers)

원본 태스크: Synthetic Data Generation / Synthetic Outliers Evaluation

평가 기록 1건

A9 (7.4% outliers)

원본 태스크: Synthetic Data Generation / Synthetic Outliers Evaluation

평가 기록 1건

출처: Papers with Code · CC BY-SA 4.0. 아카이브 자료와 새로 수집한 논문은 별도로 관리합니다.