机器学习如何处理数据中的缺失值

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处理数据缺失值的常见做法：

1. 使用可用特征的均值来填补缺失值
2. 使用特殊值来填补缺失值，如-1
3. 忽略有缺失值的样本
4. 使用相似样本的均值填补缺失值
5. 使用机器学习算法预测缺失值