Przygotowanie danych
Scalanie zbiorów danych
Imputacja: MICE, MissForest
Generatory: CTGAN, TabGAN, VAE
Analiza statystyczna
Statystyka ogólna: Testy podstawowe, Random Forest
Analiza przeżycia: Kaplan-Meier, Cox model
Modele wieloczynnikowe: Regresja logistyczna AIC, LASSO
Balansowanie klas: SMOTE HOEM
Balansowanie grup: Propensity Score Matching
Uczenie maszynowe
Augmentacja danych: GAN, VAE
Modelowanie klasyfikacyjne: GBDT, sieci neuronowe