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缺少数据是许多数据集中的常见发生，并且在使用EMR数据或调查数据时可能会遇到的问题。随着分析方法的发展，更明显的是，简单的均值和模式插补可能不适用于我们使用的复杂数据集，因为它们可以引入偏差或不符合我们的预测模型对数据进行制作所需的假设。我经常使用的两种方法是PPCA（概率PCA），用于无监督分析，而随机森林插补是一种监督方法。ppca最适合您正在使用包含数千个功能和少数样本的数据的高维数据（浮标出现了）。在传统的预测分析案例中，随机森林归纳将更合适，因为它使用结果数据来帮助插补模型。
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