Genetic Algorithm for Subset Selection in Synthetic Tabular Data
Notice bibliographique
Résumé
Subset selection has been widely studied but remains underexplored for synthetic tabular data, particularly in data sharing contexts that require high quality data. While generative models can produce large volumes of synthetic data, directly sampling and releasing such data risks including low quality or unrepresentative samples, which can reduce data utility. An alternative approach is to generate more data than needed and subsequently select a subset that better meets specific quality criteria. This paper introduces a genetic algorithm (GA)-based method for optimizing such subset selection. The proposed GA is independent of any specific fitness function, enabling adaptation to diverse evaluation metrics, their combinations, or varying use case requirements. We benchmarked the method on five medical datasets, each synthesized by multiple generative architectures, and consistently found that the GA selected subsets outperformed both the initial synthetic datasets and a random subset selection baseline. Notably, initializing the GA with systematically generated synthetic subsets led to nearly twice the improvement over the baselines compared to random initialization, emphasizing the importance of more informed starting solutions. The proposed GA-based method proved especially beneficial for smaller datasets, which are frequently encountered in clinical domains, such as rare disease research. While performance gains diminished for larger datasets due to combinatorial complexity, this work highlights the potential of GA-driven optimization as a foundation for future research into scalable and adaptive subset selection methods for synthetic data sharing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».