論文の概要: SynthEval: A Framework for Detailed Utility and Privacy Evaluation of Tabular Synthetic Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.15821v1
- Date: Wed, 24 Apr 2024 11:49:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-26 19:20:39.614730
- Title: SynthEval: A Framework for Detailed Utility and Privacy Evaluation of Tabular Synthetic Data
- Title（参考訳）: SynthEval: 語彙合成データの詳細なユーティリティとプライバシ評価のためのフレームワーク
- Authors: Anton Danholt Lautrup, Tobias Hyrup, Arthur Zimek, Peter Schneider-Kamp,
- Abstract要約: SynthEvalは、合成データのための新しいオープンソース評価フレームワークである。
特別な種類の前処理ステップを仮定することなく、分類的および数値的な属性を同等のケアで扱う。
我々のツールは統計的および機械学習技術を利用して、合成データの忠実度とプライバシー保護の整合性を包括的に評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.360001542033098
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: With the growing demand for synthetic data to address contemporary issues in machine learning, such as data scarcity, data fairness, and data privacy, having robust tools for assessing the utility and potential privacy risks of such data becomes crucial. SynthEval, a novel open-source evaluation framework distinguishes itself from existing tools by treating categorical and numerical attributes with equal care, without assuming any special kind of preprocessing steps. This~makes it applicable to virtually any synthetic dataset of tabular records. Our tool leverages statistical and machine learning techniques to comprehensively evaluate synthetic data fidelity and privacy-preserving integrity. SynthEval integrates a wide selection of metrics that can be used independently or in highly customisable benchmark configurations, and can easily be extended with additional metrics. In this paper, we describe SynthEval and illustrate its versatility with examples. The framework facilitates better benchmarking and more consistent comparisons of model capabilities.
- Abstract（参考訳）: データ不足、データの公正性、データプライバシといった、機械学習の現代的問題に対処する合成データの需要が高まっているため、データの有用性と潜在的なプライバシリスクを評価するための堅牢なツールが不可欠である。
オープンソースの新しい評価フレームワークであるSynthEvalは、特別な種類の事前処理ステップを仮定することなく、カテゴリ属性と数値属性を同等のケアで扱うことで、既存のツールと差別化している。
これは、事実上あらゆる表レコードの合成データセットに適用できる。
我々のツールは統計的および機械学習技術を利用して、合成データの忠実度とプライバシー保護の整合性を包括的に評価する。
SynthEvalは、独立して、あるいは高度にカスタマイズ可能なベンチマーク設定で使用でき、追加のメトリクスで容易に拡張できる、幅広い種類のメトリクスを統合する。
本稿では,SynthEvalについて述べるとともに,その汎用性を例に示す。
このフレームワークは、より良いベンチマークとより一貫性のあるモデル機能の比較を促進する。
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