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填充缺失值的方法通常有以下几种：
1. 均值填充：对于数值型的特征，采用该特征在已有数据中的平均值或中位数来填充缺失值。
2. 众数填充：对于类别型的特征，采用该特征在已有数据中出现频率最高的类别来填充缺失值。
3. 插值法：通过已有的数据，推算出缺失值，常用的插值方法包括线性插值、多项式插值、样条插值等。
4. 预测模型填充：采用其他特征的信息，通过建立模型来预测缺失值，常用的模型包括KNN、决策树、随机森林等。
5. 删除法：对于缺失值比例较小的数据，可以考虑删除缺失值较多的行或列。
以上方法都有各自的优点和限制条件，具体的填充方法需要根据数据的性质、缺失值的比例和缺失类型等情况灵活选择。在填充缺失值的过程中，需要注意对比填充前后数据分布、均值、标准差等指标的变化，以检查填充后的数据是否合理和可靠。
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