Synthetic Outliers Evaluation

Synthetic Outliers Evaluation任务旨在评估含有异常值的合成数据在机器学习中的质量和实用性。通过极值理论（EVT）生成的异常值能够模拟罕见事件，提升数据的真实性和预测性能，同时有助于实际数据中异常值的检测、处理与移除。该任务隶属于Miscellaneous类别，具有重要的研究和应用价值。