缺失值插补大作战：一场数据界的“妙手回春” 各位数据英雄，算法侠侣们，大家好！我是你们的老朋友，人称“代码界的段子手”的AI君。今天，咱们不聊那些高深莫测的神经网络，也不谈那些复杂烧脑的算法公式，咱们来聊点接地气，但又至关重要的话题：缺失值插补。 想象一下，你辛辛苦苦收集了一份数据，准备大展拳脚，挖掘出价值连城的宝藏。结果打开一看，好家伙，到处都是空缺，就像一块精心雕琢的玉石，突然被熊孩子啃了好几口，留下一个个让人头疼的“窟窿”。 怎么办？难道要放弃这份数据，另起炉灶吗？ 别慌！今天，AI君就带你化身“数据界的妙手回春”，用各种插补策略，将这些“窟窿”完美填补，让你的数据焕发新生！ 第一幕：缺失值——数据世界的“烦恼丝” 首先，我们得先认识一下这位“烦恼丝”——缺失值。 它们就像数据中的“隐形杀手”，悄无声息地影响着我们的分析结果，甚至导致模型性能大打折扣。 缺失值究竟是怎么来的呢？ 原因有很多，就像人生一样，充满了各种“意外”： 人为失误: 数据录入员手抖了一下，或者键盘坏了个键，导致数据漏录。这就像你精心准备的PPT，结果不小心删掉了一页，让人抓狂！ 设备故障: 传感器突然罢工，或 …