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Synthetic tabular healthcare data in health informatics: fixed-size substitution and incremental-value controls for predictive utility Application Paper
यह अध्ययन पाता है कि मूल्यांकित स्थितियों के तहत सिंथेटिक सारणीबद्ध (टेबुलर) स्वास्थ्य सेवा डेटा से कोई व्यवस्थित भविष्य कहनेवाला उपयोगिता लाभ नहीं मिलता है। प्रशिक्षण-सेट के आकार और विभाजन रिसाव (partition leakage) को नियंत्रित करने वाले कठोर तुलनाओं ने वास्तविक-मात्र या बूटस्ट्रैप-वास्तविक नियंत्रणों की तुलना में मुख्य रूप से कम मॉडल प्रदर्शन दिखाया, साथ ही कुछ संदर्भ-विशिष्ट सुधार भी देखे गए।