Évaluation des outliers synthétiques

La tâche d'évaluation des valeurs aberrantes synthétiques vise à évaluer la qualité et l'utilité des données tabulaires synthétiques contenant des outliers. Cette tâche améliore la réalisme des données en générant des outliers basés sur la Théorie des Valeurs Extrêmes (TVE), elle renforce les performances prédictives des modèles d'apprentissage automatique et facilite la détection, la gestion et l'élimination des outliers dans les données du monde réel. Une telle évaluation est cruciale pour améliorer la fiabilité de la prise de décision basée sur les données.