需要機器學習的幫助
您好！
我是機器學習新手，目前正在研究 Kaggle 的心臟病 UCI 資料集。 我的資料集顯示了一些缺失值的列，我認為所有列對於我的分析都至關重要。 以下是缺失資料的詳細資訊：
-
id：0 個缺失值 -
age：0 個缺失值 -
sex：0 個缺失值 -
dataset：0 個缺失值 -
cp：0 個缺失值 -
trestbps：59 個缺失值 -
chol：30 個缺失值 -
fbs：90 個缺失值 -
restecg：2 個缺失值 -
thalch：55 個缺失值 -
exang：55 個缺失值 -
oldpeak：62 個缺失值 -
slope：309 個缺失值 -
ca：611 個缺失值 -
thal：486 個缺失值 -
num：0 個缺失值
考慮到所有列的重要性，我正在尋求有關處理這些缺失值的最有效方法的指導。 插補似乎是一種可能性，但是對於這種情況有更好的方法嗎？ 任何建議，尤其是說明性範例，都是非常寶貴的！
感謝您的幫忙！
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