Die Verwendung von Deep-Learning-Imputationsmethoden könnte die Ergebnisse in mehrfacher Hinsicht beeinflussen. Diese Methoden könnten eine höhere Genauigkeit bei der Imputation von fehlenden Werten bieten, insbesondere in komplexen multi-view Datenstrukturen. Darüber hinaus könnten Deep-Learning-Imputationsmethoden dazu beitragen, nichtlineare Beziehungen zwischen den Features besser zu modellieren und somit die Vorhersagegenauigkeit der Modelle zu verbessern. Allerdings könnten Deep-Learning-Imputationsmethoden auch mit höheren Berechnungskosten verbunden sein und möglicherweise eine größere Menge an Trainingsdaten erfordern, um optimale Ergebnisse zu erzielen.