合成数据评估

Synthetic Data Evaluation任务旨在通过机器学习指标评估合成数据的质量，从而从实际应用的角度衡量数据的有效性和可靠性。该任务不仅关注数据的统计特性，还强调其在特定任务中的表现，确保合成数据能够满足复杂应用场景的需求。在时间序列分析中，这一评估过程尤为重要，有助于提升模型训练和预测的准确性。