我有一大批数据，其中一些信息是缺失的（NULL）。在学习过程中，我应该跳过这些例子还是采取其他措施？

回答：

这真的取决于数据本身以及你认为什么是合理的。如果你认为NULL信息可能有意义，一个选择是创建一个新的变量来标记那些含有NULL数据的条目。例如，如果你有带NULL值的真/假分类数据，如下所示：

1, 0, 1, NULL, NULL, 1, 1, NULL

你可以将其转换为：

1  0  1  0  0  1  1  0  <- true0  1  0  0  0  0  0  0  <- false0  0  0  1  1  0  0  1  <- NULL

类似的方法也可以用于浮点数值。

当然，如果你认为NULL值的存在没有帮助，你也可以选择丢弃这些NULL值，或者用一个合理的猜测值（比如平均值）来替换它们。