Klassifikation von Zeitreihen mit fehlenden Daten

"Klassifikation von Zeitreihen mit fehlenden Daten" bezieht sich auf die Aufgabe, Sequenzen mithilfe von maschinellem Lernen zu klassifizieren, wenn die Zeitreihendaten Lücken aufweisen. Das Ziel ist es, effektive Algorithmen und Modelle zu entwickeln, um Probleme mit unvollständigen Daten zu bewältigen und so die Klassifikationsgenauigkeit und -robustheit zu verbessern. Diese Aufgabe hat erheblichen Anwendungswert in Bereichen wie der Finanzprognose, medizinischer Diagnose und Wartung von Geräten, indem sie Entscheidungsträgern helfen, zuverlässigere Urteile zu fällen, auch wenn Daten fehlen.