需要机器学习方面的帮助

您好！

我是一名机器学习新手，目前正在研究 Kaggle 的心脏病 UCI 数据集。 我的数据集显示了一些缺失值的列，并且我认为所有列对于我的分析都至关重要。 以下是缺失数据的详细信息：

• id：0 个缺失值
• age：0 个缺失值
• sex：0 个缺失值
• dataset：0 个缺失值
• cp：0 个缺失值
• trestbps：59 个缺失值
• chol：30 个缺失值
• fbs：90 个缺失值
• restecg：2 个缺失值
• thalch：55 个缺失值
• exang：55 个缺失值
• oldpeak：62 个缺失值
• slope：309 个缺失值
• ca：611 个缺失值
• thal：486 个缺失值
• num：0 个缺失值

考虑到所有列的重要性，我正在寻求有关处理这些缺失值的最有效方法的指导。 插补似乎是一种可能性，但是对于这种情况有更好的方法吗？ 任何建议，尤其是说明性示例，都是非常宝贵的！

感谢您的帮助！

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