A method for constructing predictive models that can be used to make
predictions in situations where the inputs to those models can have values
that are missing or are otherwise unknown. The method can realize
significant advantages because it can be readily applied in conjunction
with any method for constructing models, including ones that require all
input values to be known, thereby yielding combined methods for
constructing models that tolerate missing values.
Метод для строить прогнозная модель можно использовать для того чтобы сделать прогнозы в ситуациях где входные сигналы к тем моделям могут иметь значения пропавше или в противном случае неизвестно. Метод может осуществить значительно преимущества потому что его можно готово приложить совместно с любым методом для строить модели, включая одни которые требуют вс для того чтобы input значения, котор нужно знать, таким образом производящ совмещенные методы для строить модели которые допускают пропавшие значения.
