Для обработки пропущенных данных в датасете можно использовать следующие методы:

1. Отбрасывание записей. 5 Подходит, если недостающие данные не являются информативными. 5
2. Принудительное заполнение пропусков. 5 Для численных признаков на место пропуска можно записать среднее или медианное значение, полученное из остальных записей. 5 Для категориальных признаков можно использовать в качестве заполнителя наиболее часто встречающееся значение. 5
3. Замена недостающих значений. 5 Можно использовать дефолтный плейсхолдер для пропусков, например, новую категорию MISSING для категориальных признаков или число -999 для числовых. 5
4. Использование алгоритмов машинного обучения. 1 Некоторые алгоритмы позволяют обучать датасет с пропущенными значениями. 1 Затем алгоритм ищет закономерности в датасете и использует их, чтобы заполнить пропущенные значения. 1

Выбор метода зависит от конкретного набора данных и процента пропущенных значений. 3