您需要使用 Amazon SageMaker DeepAR 来预测所需的输入材料和能源，但大多数训练记录都缺少目标值，并且数据以 JSON 格式存储。哪种方法所需的开发工作量最少，可以处理缺失的目标值以训练 DeepAR？

Amazon SageMaker DeepAR 算法原生支持处理时间序列数据中的缺失目标值。当训练数据中存在缺失值时，DeepAR 会自动将其识别为 NaN（非数字），并在训练过程中适当地处理这些缺失点，而无需用户进行额外的数据插补。这种方法开发工作量最少，因为它不需要预处理步骤来填充缺失值，并且能让模型学习数据中固有的缺失模式。其他选项（线性回归插补、前向填充、均值替换）都需要额外的数据预处理步骤，并且可能会引入偏差或不准确性，因为它们假设了缺失值的特定模式，而这可能与实际情况不符。