缺失值（missing value）是机器学习建模过程中最让人头疼的问题之一。重要属性的缺失更是会让模型的预测效果变差，容易让模型过拟合。解决方法主要有三类：删除含缺失值的数据行（instance）、删除含缺失值的数据列（feature）、填充缺失值。在以下链接中都有涉及：
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