Valutazione esterna di i nostri dati sintetici da l'esperti di dati di SAS

Avemu utilizatu dati di telecomunicazione chì sò usati per a prediczione "churn" cum'è dati di destinazione. L'obiettivu di a valutazione era di utilizà dati sintetici per furmà diversi mudelli di prediczione di churn è per valutà u rendiment di ogni mudellu. Siccomu a prediczione di churn hè un compitu di classificazione, SAS hà sceltu mudelli di classificazione populari per fà e prediczioni, cumprese:

1. Foresta aleatoria
2. Spinta à u gradiente
3. Regressione logistica
4. Rice neurale

Prima di generà e dati sintetici, SAS hà divisu aleatoriamente u dataset di telecomunicazione in un trenu (per furmà i mudelli) è un set holdout (per scoring i mudelli). Avè un holdout separatu per u puntuazione permette una valutazione imparziale di quantu u mudellu di classificazione puderia fà quandu hè appiicatu à novi dati.

Utilizendu u trenu cum'è input, Syntho hà utilizatu u so Syntho Engine per generà un dataset sinteticu. Per benchmarking, SAS hà ancu creatu una versione anonima di u trenu di u trenu dopu applicà diverse tecniche di anonimatu per ghjunghje à un certu limitu (di k-anonimatu). I primi passi anu risultatu in quattru datasets:

1. Un inseme di dati di u trenu (vale à dì u dataset originale minus u dataset di holdout)
2. Un inseme di dati holdout (vale à dì un subset di u dataset originale)
3. Un inseme di dati anonimatu (dati anonimi di u dataset di u trenu, dataset originale minus dataset di holdout)
4. Un dataset sinteticu (dati sintetizzati di u dataset di u trenu, dataset originale minus dataset di holdout)

Datasets 1, 3 è 4 sò stati utilizati per furmà ogni mudellu di classificazione, risultatu in 12 (3 x 4) mudelli furmati. In seguitu, SAS hà utilizatu u dataset di holdout per misurà l'accuratezza di ogni mudellu in a prediczione di u cliente churn.

SAS conduce diverse valutazioni approfondite nantu à a precisione di i dati, a prutezzione di a privacy è l'usabilità di i dati sintetici generati da AI di Syntho in paragone à i dati originali. In cunclusione, SAS hà valutatu è appruvatu i dati sintetici di Syntho cum'è precisi, sicuri è utilizabili in paragone à i dati originali.