HNNの性能は、データの特性によって異なる可能性があります。例えば、変数間の相関構造が複雑である場合、HNNは相関を捉える能力に優れているため、高い性能を発揮する可能性があります。また、非線形性が強いデータセットでは、HNNの非線形モデリング能力が活かされ、他のモデルよりも優れた予測精度を示すことが期待されます。さらに、データのノイズや欠損値の影響も性能に影響を与える可能性があります。HNNは大規模なデータセットや高次元の入力空間に対応できるため、複雑なデータ構造にも適用可能です。