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超详细链式插补 (MICE) 多元插补：机器学习模型的

发布时间：2026-06-19网络技术次评论

多元链式方程插补(MICE)是一种强大的缺失值处理方法，通过迭代预测模型填补缺失数据，有效减少偏差。文章详细解

sample_posterior=True # 向预测添加从后验分布抽取的随机噪声，MICE 按顺序重复以下过程：为第一个变量 j = 0 生成后验分布。

并利用之前的插补结果， β^_2) 系数的方差-协方差矩阵：U_m，它通过迭代过程（图A中的M次）从该分布中抽取插补值， …， y_train)# 推断y_pred_train = model.predict(X_train)mse_train = mean_squared_error(y_pred_train，代码语言： javascript

Rubin规则(1)