缺失值处理:多重插补

rm(list = ls())
library(VIM)
library(naniar)
library(ggplot2)
library(mice)# read data
data_exercise <- read.csv('./data/init_data.csv')
data <- data_exercise
summary(data)clomns <- colnames(data)
# create a new dataset for imputation
data.impu = data[clomns]## categorical variable as factor
data.impu$LA <- factor(data.impu$LA)
data.impu$LV <- factor(data.impu$LV)
data.impu$EF <- factor(data.impu$EF)
data.impu$BMI <- factor(data.impu$BMI)
data.impu$BNP <- factor(data.impu$BNP)
data.impu$Ccr <- factor(data.impu$Ccr)
data.impu$UA <- factor(data.impu$UA)
data.impu$Laa <- factor(data.impu$Laa)
data.impu$Va <- factor(data.impu$Va)
data.impu$LaaVa <- factor(

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