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1. 均值填充：对于数值型的特征，采用该特征在已有数据中的平均值或中位数来填充缺失值。
2. 众数填充：对于类别型的特征，采用该特征在已有数据中出现频率最高的类别来填充缺失值。
3. 插值法：通过已有的数据，推算出缺失值，常用的插值方法包括线性插值、多项式插值、样条插值等。
4. 预测模型填充：采用其他特征的信息，通过建立模型来预测缺失值，常用的模型包括KNN、决策树、随机森林等。
5. 删除法：对于缺失值比例较小的数据，可以考虑删除缺失值较多的行或列。
6. 中位数：若数据呈偏态分布。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-673397.html
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