不同缺失值填充方法在回归模型上的效果比较

不同缺失值填充方法在回归模型上的效果比较

数据中存在缺失值是一项很常见的问题，因为在真实场景下采集数据很难做到完美。缺失数据会给分析带来很大的挑战，因为在许多情况下，分析需要一个完整的数据集。为了解决这个问题，我们需要对缺失数据进行填充处理。

在本文中，我们将探讨不同的缺失值填充方法，并使用这些填充方法来比较回归模型的结果。我们将使用Python编程语言进行代码编写和执行。

先导入必要的库和加载数据集：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from