機械学習についてサポートが必要です

こんにちは!

私は機械学習の初心者で、現在 Kaggle の心臓病 UCI データセットに取り組んでいます。 私のデータセットには欠損値のある列がいくつかあり、すべての列が分析にとって重要であると考えています。 欠落しているデータの内訳は次のとおりです:

• id: 0 欠損値
• age: 0 欠損値
• sex: 0 欠損値
• dataset: 0 欠損値
• cp: 0 欠損値
• trestbps: 59 個の欠損値
• chol: 30 個の欠損値
• fbs: 90 個の欠損値
• restecg: 2 つの欠損値
• thalch: 55 個の欠損値
• exang: 55 個の欠損値
• oldpeak: 62 個の欠損値
• slope: 309 欠損値
• ca: 611 個の欠損値
• thal: 486 個の欠損値
• num: 0 欠損値

すべての列の重要性を考慮して、これらの欠損値を処理する最も効果的なアプローチに関するガイダンスを求めています。 代入が可能であるように思えますが、この状況に対する優れた方法はあるのでしょうか? 特に実例を挙げてのアドバイスは非常に貴重です!

ご協力ありがとうございます!

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