TASK-2

nan是空缺值，統計空缺值的代碼： Train_data.isnull().sum() 缺省值用填補:假設用0 X_data = X_data.fillna(0) 缺省值可視化的作用：可以很直觀的瞭解哪些列存在 「nan」, 並可以把nan的個數打印，主要的目的在於 nan存在的個數是否真的很大，如果很小一般選擇填充，如果使用lgb等樹模型可以直接空缺，讓樹自己去優化，但如果nan存在的過多、可以

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