高级插补

在很多真实世界的数据集中，缺失或损坏的数据非常常见。很多情况下，直接丢弃这些"坏"数据既无助于分析，也很浪费。您可以使用插补，将缺失或空值用合理的替代值填充，例如常数，或相似特征的均值，使缺失部分尽可能接近真实数据。更先进且更准确的方法是使用机器学习来预测最合适的填充值。