rMIDAS：带去噪自编码器的多重插补

使用“MIDAS”对缺失数据进行多重插补的工具，这是一种基于去噪自动编码器神经网络的深度学习方法（见Lall和Robinson，2022<doi:10.1017/pan.2020.49>). 与其他多重插补策略相比，该算法具有显著的准确性和效率优势，尤其是在应用于具有复杂特征的大型数据集时。除了与“Python”接口以运行核心算法外，该软件包还包含用于在模型训练前后处理数据、运行插补模型诊断、生成多个完整数据集以及在这些数据集上估计回归模型的功能。更多信息请参见拉尔和罗宾逊（2023）<doi:10.18637/jss.v107.i09>.

版本：	1.0.0
取决于：	R（≥3.6.0），数据表,ml工具,网状的
进口：	说唱歌手,Rdpack公司
建议：	测试那个,针织物,rmarkdown公司
出版：	2023-10-11
内政部：	10.32614/CRAN.包装.rMIDAS
作者：	托马斯·罗宾逊[aut，cre，cph]，兰吉特·拉尔[自动，cph]中，亚历克斯·斯坦拉克，精灵德文斯基
维护人员：	托马斯·罗宾逊（Thomas Robinson）<ts.Robinson 1994，gmail.com>
错误报告：	https://github.com/MIDASverse/rIDAS/issues（网址：https://github.com/MIDASverse/rIDAS/issues）
许可证：	Apache许可证（≥2.0）
网址：	https://github.com/MIDASverse/rMIDAS网站
需要编译：	不
系统要求：	Python（>=3.6.0）
引用：	rMIDAS引文信息
材料：	自述文件 新闻
在视图中：	Missing数据
CRAN检查：	rMIDAS结果

文档：

参考手册：	rMIDAS.pdf格式
渐晕图：	使用自定义Python版本 使用rMIDAS估算缺失数据 在服务器实例上运行rMIDAS

下载内容：

包源：	rMIDAS_1.0.0.tar.gz公司
Windows二进制文件：	r-devel公司：rMIDAS_1.0.0.zip软件，r版本：rMIDAS_1.0.0.zip软件，r-oldrel：rMIDAS_1.0.0.zip软件
macOS二进制文件：	r释放（arm64）：rMIDAS_1.0.0.tgz公司，r-oldrel（arm64）：rMIDAS_1.0.0.tgz公司，r-版本（x86_64）：rMIDAS_1.0.0.tgz公司，r-oldrel（x86_64）：rMIDAS_1.0.0.tgz公司
旧来源：	rMIDAS档案

链接：

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