患者の転帰を予測する回帰モデルを構築しています。4,000人の患者（全員65歳以上）のデータセットで、450件のレコードの年齢が0と記録されていますが、他の特徴は妥当に見えます。これらの誤った年齢値をどのように処理すべきですか？

年齢が0のレコードは明らかに誤りですが、他の特徴が妥当であるため、これらのレコードを完全に削除すると貴重なデータが失われます。平均年齢または中央値で置き換えることで、データセットのサイズを維持しつつ、年齢特徴の統計的特性をある程度保持できます。特に、患者が全員65歳以上であるという前提から、0という値は入力ミスである可能性が高いです。年齢特徴を完全に削除すると、モデルの予測能力が低下する可能性があります。k-meansクラスタリングは、欠損値の補完には直接適用されず、通常はデータポイントのグループ化に使用されます。