当记录缺失时，可以采取以下几种方法应对：
适用于脱落病例比例小，且脱落随机发生的情况。
可以形成一个完全数据集，仅对记录完整的数据进行统计分析。
如末次观测值转结法（LOCF），使用研究对象脱落前最后一次的观测值进行填补。
适用于数据量较小的情况，可以手动补全缺失信息。
将缺失属性值替换为特殊属性值，以得到完备的信息。
使用平均值、同类型样本预测值、贝叶斯公式和判定树等方法进行数据补全。
如果数据丢失是由于误删除，可以尝试使用数据恢复软件。
如果数据非常重要，且数据恢复软件无法解决问题，可以寻求专业帮助。
定期备份数据，确保数据的存储和传输安全。
及时更新和安装杀毒软件，保护设备免受恶意软件攻击。
请根据具体情况选择合适的方法来处理记录缺失的问题
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