R语言中插补缺失值的R包simputation

R语言中有很多插补缺失值的R包，但是这些R包的使用语法都不一样，不利于学习和记忆。

simputation包旨在简化缺失值插补的流程，提供了统一的使用语法，提供多种常见的插补缺失值的方法，可以和管道符%>%连用，非常值得学习。

这个包和之前介绍的缺失值探索的R包naniar搭配使用效果非常棒，包的作者也经常互相cue，一个用于探索，一个用于插补，而且是tidy风格的，风格统一，非常推荐大家学习！

naniar介绍：R语言缺失值探索的强大R包：naniar

simputation这个包提供了很多了插补缺失值的方法，很多方法我也没有使用过，今天学习一下。目前支持以下插补方法：

基于模型的方法

线性回归
稳健线性回归
岭回归/弹性网络/lasso回归
CART模型（决策树）
随机森林
多元插补

基于最大期望值的方法

missForest
Donor imputation (including various donor pool specifications)K最近邻法
sequential hotdeck (LOCF, NOCB

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