对抗随机森林合成流行病学数据复现六项研究

Jan Kapar 等作者提出用对抗随机森林（ARF）合成表格型流行病学数据，并用合成数据复现了六篇流行病学论文的统计分析，涵盖血压、人体测量、心肌梗死、加速度计、孤独感和糖尿病，原始数据来自德国国家队列（NAKO）、不来梅 STEMI 登记 U45 研究和 Guelph 家庭健康研究。作者称，ARF 合成数据在描述性与推断性分析中均与原始结果一致，即便样本量-维度比偏低时也如此，且在效用、隐私保护、泛化性和运行时间上优于常用表格数据合成器。上述一致性与优势均为作者自述，尚未见独立验证。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。