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部分的に観測された時系列データに対する現実中心の機械学習／ディープラーニングおよびデータマイニング用の Python ツールキット／ライブラリ。欠損値（NaN）を含む不完全で不規則にサンプリングされた産業用多変量時系列データの科学的分析タスク（補間、分類、クラスタリング、予測、異常検知、クリーニング）向けに、50以上の SOTA ニューラルネットワークモデルを搭載

連鎖方程式による多変量代入法

論文「SAITS: Self-Attention-based Imputation for Time Series」の公式PyTorch実装。時系列データの効率的な欠損値補完のための、高速で最先端（SOTA）のディープラーニングニューラルネットワークモデル（機械学習を使用してNaNの欠損データや値を含む多変量の不完全な時系列データを補完）。https://arxiv.org/abs/2202.08516