插补方法

我在处理数据时遇到了连续特征值的缺失情况，不知道该如何处理。具体来说，部分数据的某些字段存在缺失值，这些字段都是数值型的连续特征。目前的数据预处理中，我是通过直接将缺失值所在的行剔除，但这样会导致数据误差增加。是否有更好的方式来处理这种情况，能够尽量保留数据的准...

我正在学习线性回归模型，在实践中发现有些数据存在缺失值。请问在使用线性回归模型时，如果遇到缺失值，应该如何处理？我知道一些简单的处理方法，比如删除数据或者用平均值填充缺失值，但是这些方法可能会引入偏差，影响模型的准确性。请问还有其他更好的方法吗？感谢您的指导！ ...

我正在尝试使用逻辑回归模型进行分类，但数据集中存在缺失值。我想知道如何在逻辑回归模型中进行缺失值处理，以确保我的模型能够准确预测新数据的分类。请问应该如何处理缺失值，是删除缺失值还是使用某种插补方法进行填充？如果是填充，那么应该选择哪种填充方法来最大程度地减少误...