选择合成数据集和真实世界数据集取决于您的项目目标、可用资源以及您正在解决的具体挑战。 合成数据是通过算法生成的，模仿真实世界的模式，而真实世界的数据是从实际事件或观察中收集的。 该决定取决于数据可用性、隐私要求、成本以及您是否需要模拟边缘情况等因素。 例如，如果真实数据稀缺、敏感或收集成本过高，则合成数据可能是首选。 相反，当训练需要在不可预测的环境中具有高精度的模型（例如，医疗诊断或自动驾驶）时，真实世界的数据至关重要。
当您需要控制变量或必须避免隐私风险时，合成数据集非常有用。 例如，生成合成患者记录使开发人员可以在不暴露真实个人数据的情况下测试医疗保健算法。 像 Python 的 Faker 库或 TensorFlow Data Validation 等专用框架等工具可以创建具有预定义分布的结构化数据集。 合成数据还有助于模拟罕见场景，例如测试自动驾驶汽车系统在现实生活中难以捕捉的极端天气条件。 但是，合成数据可能无法捕捉真实世界的复杂性（例如，社交媒体分析中微妙的人类行为模式），从而导致模型在部署时表现不佳。 始终根据真实世界的样本验证合成数据，以确保其准确反映问题域。
当真实性至关重要时，真实世界的数据集是不可替代的。 例如，训练欺诈检测系统需要包含欺诈和合法活动的真实示例的交易数据，因为合成数据可能缺乏犯罪分子使用的细微策略。 真实数据还可以更好地处理噪声和不可预测性，这对于语音识别等应用程序至关重要，因为口音和背景声音差异很大。 缺点包括高收集成本、隐私合规性（例如，GDPR）和潜在的偏差。 如果真实数据有限，请考虑混合方法：使用真实数据进行核心训练，并使用合成数据来扩充稀有类别。 例如，面部识别系统可以将真实图像与合成变体相结合，以提高多样性。 尽可能优先考虑真实世界的数据，但策略性地使用合成数据来填补空白或降低风险。