特征填补 1）针对猝死数据中缺失的数据，分别采用统一填充（如填0）、统计填充（如填均值）和预测填充（如KNN）进行填充；2）基于随机森林方法构建机器学习分类模型（暂不考虑分类变量），比较3种填充策略带来的性能差异，并讨论原因。

针对特征填补的问题，我可以给出一些建议和讨论。

首先，对于猝死数据中的缺失值，你提到了三种填充策略：统一填充、统计填充和预测填充。这些策略都有各自的优缺点，下面我将逐一进行讨论。

1. 统一填充：使用同一个固定值（如填0）来填充所有的缺失值。这种方法简单快捷，但可能会引入一些偏差，特别是当缺失值本身携带重要的信息时。例如，某些特征的缺失可能与猝死事件的发生有关，使用固定值填充可能掩盖了这一关联。

2. 统计填充：使用统计量（如均值、中位数等）来填充缺失值。这种方法可以在一定程度上保持数据的统计特性，但也可能导致过度简化数据。特别是当数据存在较大的离群值或异常值时，使用统计量填充可能会引入较大的偏差。

3. 预测填充：使用机器学习算法（如KNN、随机森林等）来预测缺失值。这种方法可以更准确地估计缺失值，但也需要一定的计算资源和时间。此外，模型的准确性也会受到训练数据的质量和特征选择的影响。

针对你的第二个问题，基于随机森林方法构建机器学习分类模型，并比较三种填充策略的性能差异，这是一个很有意义的研究。使用不同的填充策略可能会对模型的性能产生影响，原因主要有两个方面：

1. 数据分布：不同的填充策略可能会对数据的分布产生影响。例如，统一填充可能导致数据分布的偏移，而预测填充则更接近真实数据的分布。这可能会影响模型的泛化能力和性能。

2. 特征重要性：某些特征的缺失可能与猝死事件的发生有关，这些特征对于模型的预测能力可能是关键的。不同的填充策略可能会对这些特征的重要性产生不同的影响，进而影响模型的性能。

因此，比较三种填充策略的性能差异可以帮助我们了解不同策略对模型的影响，为进一步的特征填补提供参考。