您正在构建一个回归模型来预测患者的治疗结果。在一个包含4,000名患者（所有患者年龄均超过65岁）的数据集中，有450条记录的年龄被记录为0，而其他特征看起来是合理的。您应该如何处理这些不正确的年龄值？

将年龄为0的记录替换为数据集的平均年龄或中位年龄是最佳方法。因为数据集中有450条记录的年龄被记录为0，这很可能是一个数据录入错误，而不是真实的年龄。删除这些记录会丢失大量数据（超过10%），影响模型性能。用平均值或中位数填充可以保留这些记录，同时纠正错误数据，是处理缺失或错误数值型数据的常用且有效策略。完全删除年龄特征会损失重要的预测信息。使用k-means聚类通常用于处理多维数据的缺失值，对于单一特征的明显错误值，均值或中位数填充更直接有效。