🔎 Если в признаке много пропущенных значений, стоит ли его всегда удалять

Не обязательно. Пропуски могут сами по себе содержать полезную информацию. Например:

В медицине отсутствие результата теста может говорить о том, что тест не был назначен — это уже сигнал для модели.

Практический подход:
✅ Создать индикатор пропусков — бинарный флаг, показывающий, было ли значение пропущено.
✅ Использовать методы импутации: среднее, медиана, MICE, KNN или специфичные для задачи подходы.

Удалять только если:
— пропуски случайны,
— нет смысла в дополнительной обработке,
— или качество модели не ухудшается без этого признака.

👉 Пропуски — это не всегда «мусор». Иногда они сами по себе становятся информативным признаком.

🐸 Библиотека собеса по Data Science