对于缺失数据模式更复杂或目标是获得更准确和无偏估计的情况，需要更先进的插补方法。
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回归插补：此方法使用回归模型根据数 哈萨克斯坦 WhatsApp 号码 据集中的其他变量预测缺失值。对于缺失值的变量，使用完整案例构建回归模型，以目标变量作为因变量，其他变量作为自变量。然后，该模型用于预测缺失值。更高级的版本是随机回归插补，它在预测值中添加随机误差项，以更好地反映插补的不确定性。
K 最近邻 (KNN) 插补：
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这是一种非参数方法，对于数据中的复杂和非线性关系特别有用。对于给定的缺失值，KNN 算法会根据其他变量找出“k”个最相似的完整记录（“邻居”）。然后使用该变量邻居值的平均值或众数来估算缺失值。 对于大型数据集，KNN 插补的 我们将深入探讨潜在客户开发的 计算成本可能很高，但它通常比简单的插补方法更准确。
- 多重插补：
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这被广泛认为是处理缺失数据最强大、统计上最合理的方法之一，尤其是当数据是 MAR 时。 多重插补不是为每个缺失数据点填充一个值，而是创建几个完整的数据集。每个数据集都使用一组不同的合理值来填补缺失数据，这反映了填补过程的不确定性。然后对每个填补的数据集进行分析，并使用特定规则（由唐纳德·鲁宾 (Donald Rubin) 开发）将结果组合起来，从而生成一组能够正确解释缺失数据的估计值。多重填补的实现比单一填补方法更复杂，但它能提供更准确、更可靠的结果，尤其是在缺失数据比例较高的情况下。常见的多重填补算法包括链式方程多重填补 (MICE)，它非常灵活，可以处理不同类型的变量。
基于深度学习的插补：
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随着深度学习的兴起，出现了一类新的插补方法，可以处理高度复杂和非线性的缺失数据模式。 生成对抗网络 (GAN)和自动编码器等技术 手机号码 正被用于学习数据的底层分布，然后为缺失值生成现实的估算。这些方法处于数据填补研究的前沿，能够实现最佳性能，尤其适用于图像和时间序列数据等大型复杂数据集。例如，生成对抗性数据填补网络 (GAIN)由两个神经网络组成：一个生成器，试图对缺失数据进行真实的数据填补；一个鉴别器，试图区分填补数据和真实数据。通过这个对抗过程，生成器学会产生越来越准确的估算。