R语言缺失数据变量选择LASSO回归：Bootstrap重（再）抽样插补和推算
在存在缺失数据的情况下，需要根据缺失数据的机制和用于处理缺失数据的统计方法定制变量选择方法。
在存在缺失数据的情况下，需要根据缺失数据的机制和用于处理缺失数据的统计方法定制变量选择方法。
缺失值被认为是预测建模的首要障碍。因此，掌握克服这些问题的方法很重要。
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