缺失值处理方法概述并降重

缺失值处理方法可以概括为以下几种：

1. 删除法：将含有缺失值的样本或变量删除，这种方法简单粗暴，但是会降低样本量或特征量，可能会导致信息的损失，不推荐使用。

2. 填补法：对于缺失值进行填补，常见的填补方法包括平均值、中位数、众数、回归、插值等。

3. 预测模型法：通过建立预测模型，利用已有数据预测缺失值，这种方法需要数据集较大，对模型的准确性要求较高。

4. 多重填补法：将数据集分为若干个子集，对每个子集进行填补，最后将结果进行合并，这种方法可以降低误差，提高填补的准确性。

为了降低重复性，我重复一下以上的四种方法：删除法、填补法、预测模型法和多重填补法。