欠損データの補完と欠損ラベルを利用した分類

欠損データの補完に訓練ラベルを利用することで、入力データの補完精度を大幅に向上させることができる。また、訓練データとテストデータを統合して補完し、ラベルを同時に予測する手法(CBMI)は、従来の2段階アプローチ(補完後に分類モデルを構築)よりも優れた性能を示す。