These methods create a predictive m

These methods create a predictive model to
estimate values that can be used to replace the missing values in the dataset. For
example, using the present datum in the dataset, a decision tree or a Bayesian
classifier to predict the missing values can be constructed. In contrast to the
previous methods, it uses the most information from the present data to predict
missing values (Han and Kamber, 2000) and for this reason it is increasingly
becoming more popular.

Hasil (Bahasa Indonesia) 1:

Metode ini membuat model prediktif untukmemperkirakan nilai-nilai yang dapat digunakan untuk menggantikan nilai-nilai yang hilang dalam dataset. Untukcontoh, menggunakan datum hadir dalam dataset, pohon keputusan atau Bayesianclassifier untuk memprediksi nilai yang hilang dapat dibangun. Sebaliknyametode sebelumnya, menggunakan informasi yang paling dari data hadir untuk memprediksihilang nilai (Han dan Kamber, 2000) dan untuk alasan ini semakinmenjadi lebih populer.

Hasil (Bahasa Indonesia) 2:

Metode ini membuat model prediktif untuk
memperkirakan nilai-nilai yang dapat digunakan untuk menggantikan nilai-nilai yang hilang dalam dataset. Untuk
contoh, menggunakan datum hadir dalam dataset, pohon keputusan atau Bayesian
classifier untuk memprediksi nilai-nilai yang hilang dapat dibangun. Berbeda dengan
metode sebelumnya, menggunakan informasi yang paling dari data ini untuk memprediksi
nilai-nilai yang hilang (Han dan Kamber, 2000) dan untuk alasan ini semakin
menjadi lebih populer.