論文の概要: Critical Challenges and Guidelines in Evaluating Synthetic Tabular Data: A Systematic Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.18544v1
• Date: Thu, 10 Apr 2025 02:48:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-05 01:46:36.909115
• Title: Critical Challenges and Guidelines in Evaluating Synthetic Tabular Data: A Systematic Review
• Title（参考訳）: 合成語彙データ評価における批判的課題とガイドライン : 体系的レビュー
• Authors: Nazia Nafis, Inaki Esnaola, Alvaro Martinez-Perez, Maria-Cruz Villa-Uriol, Venet Osmani,
• Abstract要約: この体系的なレビューは、信頼性、妥当性、およびそれらの適切な使用を保証するために、合成健康データの厳密な評価の重要性に光を当てている。 1766論文のスクリーニングと101論文の詳細なレビューに基づいて、評価方法に対するコンセンサスの欠如、評価指標の不正使用、ドメインエキスパートからの限られた入力、データセット特性の報告不足など、重要な課題を特定した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8641315013048299
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generating synthetic tabular data can be challenging, however evaluation of their quality is just as challenging, if not more. This systematic review sheds light on the critical importance of rigorous evaluation of synthetic health data to ensure reliability, relevance, and their appropriate use. Based on screening of 1766 papers and a detailed review of 101 papers we identified key challenges, including lack of consensus on evaluation methods, improper use of evaluation metrics, limited input from domain experts, inadequate reporting of dataset characteristics, and limited reproducibility of results. In response, we provide several guidelines on the generation and evaluation of synthetic data, to allow the community to unlock and fully harness the transformative potential of synthetic data and accelerate innovation.
• Abstract（参考訳）: 合成表データの生成は難しいが、その品質の評価は、それ以上ではなくても難しい。 この体系的なレビューは、信頼性、妥当性、およびそれらの適切な使用を保証するために、合成健康データの厳密な評価の重要性に光を当てている。 1766論文のスクリーニングと101論文の詳細なレビューに基づいて、評価方法に対するコンセンサスの欠如、評価指標の不正使用、ドメインの専門家からの入力の制限、データセットの特徴の報告の不十分、結果の再現性の制限など、重要な課題を特定した。 これに対し,我々は,合成データの生成と評価に関するガイドラインを提示し,コミュニティが合成データの革新的ポテンシャルを解放し,活用し,イノベーションを加速することを可能にする。

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