rMIDAS公司 swMATH ID: 46288 软件作者： 托马斯·罗宾逊；拉尔·兰吉特（Lall，Ranjit）；亚历克斯·斯坦拉克（Alex Stenlake）；德文斯基，精灵 描述： R包rMIDAS：带去噪自动编码器的多重插补。使用“MIDAS”进行多重输入缺失数据的工具，这是一种基于去噪自动编码器神经网络的深度学习方法（参见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。有关更多信息，请参阅Lall和Robinson（2023）<doi:10.18637/jss.v107.i09>。 主页： https://cran.r-project.org/web/packages/rMIDAS/index.html 源代码： https://github.com/cran/rMIDAS网站 依赖项： R（右） 关键词： R包;统计软件杂志;缺少数据;多重插补;机器学习;Python语言 相关软件： Python语言;网状的;Statsmodels公司;数字Py;自动插补;马特普洛特利布;多语言工具;数据表;达克;Scikit公司;TensorFlow公司;胶束森林;胶束流浪者;miss森林;阿梅利亚;惯性矩;老鼠;规范;MIDASpy公司;R（右） 引用于： 0个文档 标准条款 1出版物描述软件 年份 Python和R:MIDASpy和rMIDAS中多样数据的高效多重插补链接托马斯·罗宾逊；兰吉特·拉尔 2023