SynEval：多表合成数据六维评估框架
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2026年10月7日，研究者在 arXiv（Databases）发表论文《Beyond Marginals：多表合成数据生成的多维评估框架》，提出面向多表（关系型）合成数据库的六维评估框架 SynEval。该框架联合评估逐列保真度、多元结构保持（含新颖的条件分布检查 P(Y|X)）、跨表完整性、ML 效用、隐私保护与边缘情况鲁棒性六个维度，并输出统一加权质量分，支持按表、按维度下钻。SynEval 与生成器无关，可对任意真实与合成 CSV 文件夹自动推断 schema 并运行。目前报道仅涉及该框架的提出与功能描述，尚无后续验证或应用进展。
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- arXiv · DatabasesBeyond Marginals：多表合成数据生成的多维评估框架
研究者提出 SynEval，一个面向多表（关系型）合成数据库的六维评估框架。SynEval 联合评估逐列保真度、多元结构保持（含新颖的条件分布检查 P(Y|X)）、跨表完整性、ML 效用、隐私保护与边缘情况鲁棒性，并输出统一加权质量分，支持按表、按维度下钻。框架与生成器无关，可对任意真实与合成 CSV 文件夹自动推断 schema 并运行。
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