我是R的新手，我正在使用rms包来处理估算。我注意到aregImpute中的rms函数只返回具有NA值的列值。
impute <- aregImpute(Y~X1+X2+X3+X4+X5+X6,data= train_data, n.impute=5, nk=0)
impute$imputed$Y
当我尝试使用impute$imputed$Y在推算数据集中找到目标值时，它返回NULL。根据我的理解，因为目标变量没有NA值，我得到了NULL。我的问题是如何将插补数据集与原始数据集相结合，这样我将拥有没有NA值的完整数据集。实际上，我想尝试使用推算数据的Decision Tree，Random Forest等各种算法。有没有人有任何建议。这将是一个很大的帮助。