由于各种各样的原因，真实世界中的许多数据集都包含缺失数据，这些数据经常被编码成空格、nans或者是其他的占位符。当每个属性缺少值的百分比变化很大时，它的性能特别差。因此，虽然该方法很简单，但是它十分不可靠。可以用回归、使用贝叶斯形式化的基于推理的工具或决策树归纳确定。例如，利用数据集中其他顾客的属性，可以构造一颗决策树来预测income的缺失值。该类也兼容不同的缺失值编码。
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