我正在研究一个二元分类问题，其中一个重要的解释变量有大量缺失值。为了解决这个问题，我估计了一个逻辑模型来预测该变量的值是否缺失，然后在估计我感兴趣的实际模型时，使用我从这个模型中得到的概率作为观察的权重。通过这种方式，我将摆脱带有缺失值的观察结果，而只使用根据权重进行调整的其余观察结果。
我搜索了一下。 class_weight 的 LogisticRegression 超参数似乎不符合我的需要，因此欢迎提出任何建议。我也很感谢您对这种方法的意见，我正在尝试使用所有可用的方法，看看哪种方法能提供最好的结果。