Benchmarking Synthetic Tabular Data: A Multi-Dimensional Evaluation Framework
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Sidorenko, Andrey, Platzer, Michael, Scriminaci, Mario, Tiwald, Paul |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2025
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
TabularARGN: A Flexible and Efficient Auto-Regressive Framework for Generating High-Fidelity Synthetic Data
par: Tiwald, Paul, et autres
Publié: (2025)
par: Tiwald, Paul, et autres
Publié: (2025)
Privacy-Preserving Tabular Synthetic Data Generation Using TabularARGN
par: Sidorenko, Andrey, et autres
Publié: (2025)
par: Sidorenko, Andrey, et autres
Publié: (2025)
A Note on Statistically Accurate Tabular Data Generation Using Large Language Models
par: Sidorenko, Andrey
Publié: (2025)
par: Sidorenko, Andrey
Publié: (2025)
Democratizing Tabular Data Access with an Open$\unicode{x2013}$Source Synthetic$\unicode{x2013}$Data SDK
par: Krchova, Ivona, et autres
Publié: (2025)
par: Krchova, Ivona, et autres
Publié: (2025)
Improving Predictions on Highly Unbalanced Data Using Open Source Synthetic Data Upsampling
par: Krchova, Ivona, et autres
Publié: (2025)
par: Krchova, Ivona, et autres
Publié: (2025)
MultiTab: A Comprehensive Benchmark Suite for Multi-Dimensional Evaluation in Tabular Domains
par: Lee, Kyungeun, et autres
Publié: (2025)
par: Lee, Kyungeun, et autres
Publié: (2025)
Discovering Association Rules in High-Dimensional Small Tabular Data
par: Karabulut, Erkan, et autres
Publié: (2025)
par: Karabulut, Erkan, et autres
Publié: (2025)
Causality for Tabular Data Synthesis: A High-Order Structure Causal Benchmark Framework
par: Tu, Ruibo, et autres
Publié: (2024)
par: Tu, Ruibo, et autres
Publié: (2024)
Critical Challenges and Guidelines in Evaluating Synthetic Tabular Data: A Systematic Review
par: Nafis, Nazia, et autres
Publié: (2025)
par: Nafis, Nazia, et autres
Publié: (2025)
Synthetic Tabular Data Generation for Class Imbalance and Fairness: A Comparative Study
par: Panagiotou, Emmanouil, et autres
Publié: (2024)
par: Panagiotou, Emmanouil, et autres
Publié: (2024)
ALPBench: A Benchmark for Active Learning Pipelines on Tabular Data
par: Margraf, Valentin, et autres
Publié: (2024)
par: Margraf, Valentin, et autres
Publié: (2024)
A Benchmarking Study of Kolmogorov-Arnold Networks on Tabular Data
par: Poeta, Eleonora, et autres
Publié: (2024)
par: Poeta, Eleonora, et autres
Publié: (2024)
FASTGEN: Fast and Cost-Effective Synthetic Tabular Data Generation with LLMs
par: Nguyen, Anh, et autres
Publié: (2025)
par: Nguyen, Anh, et autres
Publié: (2025)
Linear Dimensionality Reduction for Word Embeddings in Tabular Data Classification
par: Ressel, Liam, et autres
Publié: (2025)
par: Ressel, Liam, et autres
Publié: (2025)
CLIMB: Class-imbalanced Learning Benchmark on Tabular Data
par: Liu, Zhining, et autres
Publié: (2025)
par: Liu, Zhining, et autres
Publié: (2025)
Robust Detection of Synthetic Tabular Data under Schema Variability
par: Kindji, G. Charbel N., et autres
Publié: (2025)
par: Kindji, G. Charbel N., et autres
Publié: (2025)
SHAP Distance: An Explainability-Aware Metric for Evaluating the Semantic Fidelity of Synthetic Tabular Data
par: Yu, Ke, et autres
Publié: (2025)
par: Yu, Ke, et autres
Publié: (2025)
TabArena: A Living Benchmark for Machine Learning on Tabular Data
par: Erickson, Nick, et autres
Publié: (2025)
par: Erickson, Nick, et autres
Publié: (2025)
TabAttackBench: A Benchmark for Adversarial Attacks on Tabular Data
par: He, Zhipeng, et autres
Publié: (2025)
par: He, Zhipeng, et autres
Publié: (2025)
PMLBmini: A Tabular Classification Benchmark Suite for Data-Scarce Applications
par: Knauer, Ricardo, et autres
Publié: (2024)
par: Knauer, Ricardo, et autres
Publié: (2024)
TabINR: An Implicit Neural Representation Framework for Tabular Data Imputation
par: Ochs, Vincent, et autres
Publié: (2025)
par: Ochs, Vincent, et autres
Publié: (2025)
TabDeco: A Comprehensive Contrastive Framework for Decoupled Representations in Tabular Data
par: Chen, Suiyao, et autres
Publié: (2024)
par: Chen, Suiyao, et autres
Publié: (2024)
Synthetic Tabular Data Detection In the Wild
par: Kindji, G. Charbel N., et autres
Publié: (2025)
par: Kindji, G. Charbel N., et autres
Publié: (2025)
Generating Synthetic Relational Tabular Data via Structural Causal Models
par: Hoppe, Frederik, et autres
Publié: (2025)
par: Hoppe, Frederik, et autres
Publié: (2025)
Towards Synthesizing High-Dimensional Tabular Data with Limited Samples
par: Li, Zuqing, et autres
Publié: (2025)
par: Li, Zuqing, et autres
Publié: (2025)
A Data-Centric Perspective on Evaluating Machine Learning Models for Tabular Data
par: Tschalzev, Andrej, et autres
Publié: (2024)
par: Tschalzev, Andrej, et autres
Publié: (2024)
MalDataGen: A Modular Framework for Synthetic Tabular Data Generation in Malware Detection
par: Paim, Kayua Oleques, et autres
Publié: (2025)
par: Paim, Kayua Oleques, et autres
Publié: (2025)
Synthetic Tabular Data Validation: A Divergence-Based Approach
par: Apellániz, Patricia A., et autres
Publié: (2024)
par: Apellániz, Patricia A., et autres
Publié: (2024)
DynaTab: Dynamic Feature Ordering as Neural Rewiring for High-Dimensional Tabular Data
par: Habib, Al Zadid Sultan Bin, et autres
Publié: (2026)
par: Habib, Al Zadid Sultan Bin, et autres
Publié: (2026)
Unsupervised Anomaly Detection for Tabular Data Using Noise Evaluation
par: Dai, Wei, et autres
Publié: (2024)
par: Dai, Wei, et autres
Publié: (2024)
MultiTab: A Scalable Foundation for Multitask Learning on Tabular Data
par: Sinodinos, Dimitrios, et autres
Publié: (2025)
par: Sinodinos, Dimitrios, et autres
Publié: (2025)
A Comparative Study of Open-Source Libraries for Synthetic Tabular Data Generation: SDV vs. SynthCity
par: Del Gobbo, Cristian
Publié: (2025)
par: Del Gobbo, Cristian
Publié: (2025)
SynQP: A Framework and Metrics for Evaluating the Quality and Privacy Risk of Synthetic Data
par: Hu, Bing, et autres
Publié: (2026)
par: Hu, Bing, et autres
Publié: (2026)
Membership Inference over Diffusion-models-based Synthetic Tabular Data
par: Cheng, Peini, et autres
Publié: (2025)
par: Cheng, Peini, et autres
Publié: (2025)
Multi-Agent Debate: A Unified Agentic Framework for Tabular Anomaly Detection
par: Wang, Pinqiao, et autres
Publié: (2026)
par: Wang, Pinqiao, et autres
Publié: (2026)
FedAD-Bench: A Unified Benchmark for Federated Unsupervised Anomaly Detection in Tabular Data
par: Anwar, Ahmed, et autres
Publié: (2024)
par: Anwar, Ahmed, et autres
Publié: (2024)
Multi-branch of Attention Yields Accurate Results for Tabular Data
par: Li, Xuechen, et autres
Publié: (2025)
par: Li, Xuechen, et autres
Publié: (2025)
A Multi-Faceted Evaluation Framework for Assessing Synthetic Data Generated by Large Language Models
par: Yuan, Yefeng, et autres
Publié: (2024)
par: Yuan, Yefeng, et autres
Publié: (2024)
AutoML-Med: A Framework for Automated Machine Learning in Medical Tabular Data
par: Francia, Riccardo, et autres
Publié: (2025)
par: Francia, Riccardo, et autres
Publié: (2025)
TabSeq: A Framework for Deep Learning on Tabular Data via Sequential Ordering
par: Habib, Al Zadid Sultan Bin, et autres
Publié: (2024)
par: Habib, Al Zadid Sultan Bin, et autres
Publié: (2024)
Documents similaires
-
TabularARGN: A Flexible and Efficient Auto-Regressive Framework for Generating High-Fidelity Synthetic Data
par: Tiwald, Paul, et autres
Publié: (2025) -
Privacy-Preserving Tabular Synthetic Data Generation Using TabularARGN
par: Sidorenko, Andrey, et autres
Publié: (2025) -
A Note on Statistically Accurate Tabular Data Generation Using Large Language Models
par: Sidorenko, Andrey
Publié: (2025) -
Democratizing Tabular Data Access with an Open$\unicode{x2013}$Source Synthetic$\unicode{x2013}$Data SDK
par: Krchova, Ivona, et autres
Publié: (2025) -
Improving Predictions on Highly Unbalanced Data Using Open Source Synthetic Data Upsampling
par: Krchova, Ivona, et autres
Publié: (2025)