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Amy 原创整理｜资料核验：2026-10-30
scikit-learn文档说明，SimpleImputer的add_indicator=True会把缺失指示器的输出接到填补后的特征后面。但它不是为所有输入列都生成一个标记：如果某一列在fit时没有缺失，那么即使transform时出现缺失，这列也不会进入缺失指示器输出。
教学示例：训练数据的“年龄”全部齐全，“收入”有空值。拟合后处理新样本时，年龄也出现空值；填补器可以按已学习的规则填补年龄，但不能据此期待额外出现一列“年龄是否缺失”。这是说明接口行为的虚构数据例子。
Amy建议：训练后记录输出列及其含义，并用“训练未缺失、上线却缺失”的样本检查下游处理。若业务需要监控每个输入字段的缺失率，应单独设计相应检查，不要把add_indicator的输出当作覆盖全部原始字段的监控表。
这一差别影响的是特征含义和监控完整性，不能靠确认模型能跑通就忽略。
官方来源：
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.impute.SimpleImputer.html