Продвинутое восстановление пропущенных значений

В реальных наборах данных часто встречаются пропущенные или повреждённые значения. Просто удалять такие данные — нерационально и неэффективно. Для заполнения пропусков можно использовать импутацию: подставлять разумные значения-заменители, например константу или среднее значение похожих признаков. Более точный и продвинутый подход — применять машинное обучение для предсказания наилучших значений на месте пропусков.