本文探讨了数据分析和机器学习中处理缺失值的重要性，对比了删除、均值填充、中值填充、插值和随机森林填充等方法，并提供了Python代码示例。强调选择填充方法时要考虑数据特点和缺失值分布，以及填充后模型的评估。
不同缺失值填充方法对比：Python实现
缺失值是数据分析和机器学习中常见的问题之一。当数据集中存在缺失值时，我们需要采取适当的方法来填充这些缺失值，以便在建立回归模型时获得准确和可靠的结果。本文将介绍几种常见的缺失值填充方法，并使用Python演示它们的效果。
我们首先需要导入所需的库和数据集。在这个例子中，我们将使用Scikit-learn库中的波士顿房价数据集（Boston Housing Dataset）。请确保已经安装了Scikit-learn库，并导入以下代码：
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_boston
boston = load_boston(
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