Imputation de valeurs dans les modèles prédictifs

Lorsque vous travaillez avec des modèles prédictifs, vous avez souvent des DataFrames distincts pour l’entraînement et le test. Dans ces cas, vous devez vous assurer qu’aucune information de votre ensemble de test ne fuite vers votre ensemble d’entraînement. Lorsque vous comblez des valeurs manquantes dans des données destinées à ces situations, comment faut-il traiter les deux jeux de données ?