NAIM是一种基于Transformer的新方法，通过特征嵌入和自注意机制学习现有数据，避免传统插补技术，提升对不完整数据的泛化能力。评估结果显示其在预测性能和鲁棒性上优于多种机器学习和深度学习模型。