在我们进行机器学习时，处理缺失数据是非常重要的，因为缺失数据可能会导致分析结果不准确，严重时甚至可能产生偏差。处理缺失数据是保证数据分析准确性和可靠性的重要步骤，有助于确保分析结果的可信度和可解释性。
在本文中，我们讲重点介绍MICE。
MICE（Multiple Imputation by Chained Equations）是一种常用的填充缺失数据的技术。它通过将待填充的数据集中的每个缺失值视为一个待估计的参数，然后使用其他观察到的变量进行预测。对于每个缺失值，通过从生成的多个填充数据集中随机选择一个值来进行填充。通常会重复这个过程多次以增加填充的稳定性。
首先我们先介绍一些常用的缺失数据处理技术:
https://avoid.overfit.cn/post/912ca36b9d44439c801243267178c02a
标签：填充,处理,MICE,数据,缺失,进行 From： https://www.cnblogs.com/deephub/p/18015063