您好！
我是機器學習新手，目前正在研究 Kaggle 的心臟病 UCI 資料集。 我的資料集顯示了一些缺失值的列，我認為所有列對於我的分析都至關重要。 以下是缺失資料的詳細資訊：
id：0 個缺失值age：0 個缺失值sex：0 個缺失值dataset：0 個缺失值cp：0 個缺失值trestbps：59 個缺失值chol：30 個缺失值fbs：90 個缺失值restecg：2 個缺失值thalch：55 個缺失值exang：55 個缺失值oldpeak：62 個缺失值slope：309 個缺失值ca：611 個缺失值thal：486 個缺失值num：0 個缺失值考慮到所有列的重要性，我正在尋求有關處理這些缺失值的最有效方法的指導。 插補似乎是一種可能性，但是對於這種情況有更好的方法嗎？ 任何建議，尤其是說明性範例，都是非常寶貴的！
感謝您的幫忙！
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