高度な欠損値補完（Imputation）

実世界のデータセットには、欠損値や破損したデータが多く含まれることがよくあります。多くの場合、問題のある部分を単純に捨ててしまうのは非効率で有益ではありません。補完（imputation）を使うと、欠損や空の値を定数や、類似した特徴量の平均といった妥当な代替値で埋め、元の値にできるだけ近づけられます。さらに高度で精度の高い手法として、Machine Learningを用いて最適な補完値を予測する方法があります。