ИСТИНА

В программе реализованы методы заполнения пропусков в данных на основе решения задач классификации и/или регрессии. Первая из их решается с использованием метода опорных векторов, а также специальных паттернов. Для второй используется набор различных методов машинного обучения, в том числе случайные леса и градиентный бустинг. Предусмотрено заполнение с высокой точностью как единичных, так и нескольких подряд идущих пропущенных значений. Программа может быть использована как для непосредственного анализа метеорологических, телекоммуникационных и иных реальных данных методами машинного обучения, так и для улучшения качества предсказания на основе физических моделей исследуемых процессов и явлений.