Некоторые подходы к обработке пропущенных значений в данных:

1. Удаление пропусков. 1 Этот подход эффективен, если пропуски носят полностью случайный характер. 1 Однако после удаления пропусков данные должны быть достаточными для обучения. 1
2. Присвоение пропускам специальной категории. 2 Вместо пустого значения в него записывают специальное число или строку. 2 Например, если переменная принимает значение от 1 до 5, то можно подставить -9. 2
3. Замена с учётом других значений в столбце. 2 Пропущенные значения заполняют, обращая внимание на другие наблюдения. 2 Например, можно использовать среднюю оценку, медиану или моду. 2
4. Восстановление недостающих значений. 5 Для этого используют одномерные и многомерные алгоритмы. 5 Одномерные восстанавливают значения в одном измерении признака, используя только непропущенные значения в этом измерении. 5 Многомерные алгоритмы используют весь набор доступных измерений признаков для оценки пропущенных значений. 5

Выбор подхода зависит от конкретной ситуации и целей обработки данных.