一、引言 数据插值方法在数据处理和分析中扮演着至关重要的角色。它们可以帮助我们处理缺失数据，使得数据分析更加准确和可靠。数据插值方法被广泛应用于金融、医疗、社会科学等领域，以及工程和环境监测等实际应用中。 在本文中，我们将探讨三种常用的数据插值方法：MICE（多重插补技术）、MissForest（随机森林插补技术）等。通过对这两种方法的比较和分析，我们旨在帮助读者更好地理解它们的优缺点，以便在实

一、引言 数据插值方法在数据处理和分析中扮演着至关重要的角色。它们可以帮助我们处理缺失数据，使得数据分析更加准确和可靠。数据插值方法被广泛应用于金融、医疗、社会科学等领域，以及工程和环境监测等实际应用中。 在本文中，我们将探讨三种常用的数据插值方法：MICE（多重插补技术）、MissForest（随机森林插补技术）等。通过对这两种方法的比较和分析，我们旨在帮助读者更好地理解它们的优缺点，以便在实