如何解决数据缺失？

1）删除样本或删除字段

2）用中位数、平均值、众数等填充

3）插补：同类均值插补、多重插补、极大似然估计

4）用其它字段构建模型，预测该字段的值，从而填充缺失值（注意：如果该字段也是用于预测模型中作为特征，那么用其它字段建模填充缺失值的方式，并没有给最终的预测模型引入新信息）

5）onehot，将缺失值也认为一种取值

6）压缩感知及矩阵补全