Imputacja wartości w modelach predykcyjnych

Podczas pracy z modelami predykcyjnymi często korzysta się z oddzielnych ramek danych – treningowej i testowej. W takich przypadkach trzeba zadbać, by żadne informacje ze zbioru testowego nie przedostały się do zbioru treningowego. Jak należy podejść do uzupełniania brakujących wartości w obu zbiorach?