GrImp: Granular Imputation of Missing Data for Interpretable Fuzzy Models
Data incompleteness is a common problem in real-life datasets. This is caused by acquisition problems, sensor failures, human errors, and so on. Missing values and their subsequent imputation can significantly affect the performance of data-driven models and can also distort the interpretability of...
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| Principais autores: | , |
|---|---|
| Formato: | Artigo |
| Idioma: | Inglês |
| Publicado em: |
MDPI AG
2025-11-01
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| coleção: | Axioms |
| Assuntos: | |
| Acesso em linha: | https://www.mdpi.com/2075-1680/14/12/887 |
| Tags: |
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