データの一部が空白(歯抜け)になっている状態。
欠損値の多いデータを学習に使っても、いい精度は期待できない。
欠損値は放置せず適切な方法で処理するべきである。

対処方法としては、欠損値のあるデータを捨てるか、代替値で補填する。
1つの列の欠損値の割合があまりにも大きいときは、列ごと削除することも検討する。
データ全体に欠損値が多く非欠損の列だけでは予測材料として不十分な場合は、データセットそのものを使用しないと判断する必要もある。