R 预测中的缺失值

我有一个简单的线性回归，在训练集中缺少值。我发现了许多很好的插补方法来估计这种情况下的一个好模型

---

我找不到的是如何用模型预测一个新的点，而这个点也可能有缺失的值。有没有一种常见的方法？

有些人使用插补来填充缺失的值。你在训练中使用了它，为什么不在预测中使用呢？查找“热板插补”或“分层插补”两种简单方法。感谢快速回答，lmo！我查了一下，发现对于简单的方法（在维基百科上他们称之为“单一插补”），这确实是可能的。你知道是否还有一种多重插补的方法，因为这似乎是最先进的技术？我的理解是，如果你只是对预测感兴趣，而不是对标准误差/推断的估计，那么这些类型的方法就足够了。然而，有mice和mi（我想）以及其他可能的软件包。您可以在CRAN TaskView上找到更多信息。这是一个，其中列出了更多。再次感谢。这是有道理的！关于软件包：我以前试过一些，包括

Amelia

、

mice

和

missfreest

，但没有发现任何关于缺少值的预测。他们似乎终于买到了合适的型号。