Вы создаете регрессионную модель для прогнозирования исходов лечения пациентов. В наборе данных из 4000 пациентов (все старше 65 лет) в 450 записях возраст указан как 0, в то время как другие признаки выглядят разумно. Как следует поступить с этими некорректными значениями возраста?

Поскольку возраст 0 лет для пациентов старше 65 лет является явно некорректным, эти значения следует обработать. Замена на среднее или медианное значение возраста является стандартным методом импутации для числовых признаков, который сохраняет большую часть данных и позволяет модели использовать информацию о возрасте. Удаление 450 записей (более 10% набора данных) может привести к потере ценной информации и уменьшению размера обучающего набора. Полное отбрасывание признака возраста лишит модель важной информации, так как возраст часто является ключевым предиктором в медицинских моделях. Кластеризация k-means не является методом для импутации некорректных или отсутствующих значений напрямую; она используется для группировки данных.