基準資料集

在開發隱私保護資料合成流程時，您可能會遇到這些問題：

• 不確定資料的特性是否適合特定合成演算法
• 不知道合成參數的設定是否合理
• 需要一個可靠的參考標準來評估結果

此時，使用基準資料集進行測試是很好的做法。基準資料集的特性是已知的，且被廣泛使用於學術研究中，因此您可以：

1. 先在基準資料集上測試您的合成流程
2. 確認結果符合預期
3. 再將相同的流程應用在您的資料上

請點擊下方按鈕在 Colab 中執行範例：

---
Loader:
  data:
    filepath: 'benchmark/adult-income.csv'
  benchmark:
    filepath: 'benchmark://adult-income'
Preprocessor:
  demo:
    method: 'default'
Synthesizer:
  demo:
    method: 'default'
Postprocessor:
  demo:
    method: 'default'
Evaluator:
  demo-quality:
    method: 'sdmetrics-qualityreport'
Reporter:
  save_report_global:
    method: 'save_report'
    granularity: 'global'
...

附錄：可用的基準資料集

目前 PETsARD 提供 Adult Income Dataset 作為基準資料集：

• 檔名：adult-income
• 來源：美國人口普查局 (U.S. Census Bureau)
• 規模：48,842 筆資料，15 個欄位
• 特性：
  • 混合數值與類別型特徵
  • 包含敏感資訊（收入）
  • 適合測試資料合成的隱私保護效果

基準資料集使用方式

1. 在 filepath 中使用 benchmark:// 指定要使用的基準資料集
2. PETsARD 會自動下載並驗證資料集
3. 後續的合成與評測流程與一般資料相同

詳細的基準資料集實現方式，請參考開發者手冊的基準資料集維護。