了解数据集中缺失数据的插补方法

输入器是用于填充数据集中缺失的数据值的算法或统计模型。插补的目标是根据数据集中的可用信息对缺失值做出尽可能最好的猜测。插补方法有多种类型，包括： 1. 平均插补：此方法用同一变量的观测值的平均值来填充缺失值。
2。中位数插补：该方法用同一变量的观测值的中位数来填充缺失值。
3。回归插补：该方法使用回归模型根据其他变量的观测值来预测缺失值。
4。 K 最近邻插补：该方法找到与缺失值最相似的 k 个观测值，并使用它们的值来填充缺失的数据。
5。多重插补：此方法使用缺失数据的不同插补值创建数据集的多个版本，并分别分析每个版本以解释插补值的不确定性。
6。数据增强：此方法通过转换现有数据（例如通过添加噪声或创建新变量）来生成新数据，以增加数据集的大小并减少丢失数据的影响。

插补是处理丢失数据的有用技术，但重要的是要仔细考虑插补方法的选择并评估插补数据的性能以确保其准确可靠。