結構化數據建模在遇到特征缺失時仍需保持準確預測能力，是現代數據科學應用的重要挑戰方向。通過在標準回歸任務中引入信息缺失的設定，有助于訓練算法處理現實中不完美輸入的能力，尤其是在金融數據預測等典型場景下意義顯著。本文將圍繞 Financial Engineering Competition（2/3）展開分析，系統梳理該任務的建模背景、數據結構、模型策略與擴展方案，為回歸問題下的特征缺失處理提供實戰視角。文章目錄賽題概述數據詳解解題思路操作案例優秀案例解析總結賽題概述本案例地址 Financial Engineering Competition (2/3)。該競賽為系列比賽中的第二場，參賽者面臨的任務是在測試集中缺失關鍵特征的情況下預測目標變量。盡管測試數據缺少某些輸入信息，但仍需基于現有特征精準建模，以實現對目標列 col_5 的準確預測。整個競賽圍繞回歸問題展開，采用均方根誤差（Root Mean Squared Error, RMSE）作為模型優劣的評價標準，對模型的預測精度提出較高要求。競賽具有明顯的數據建模挑戰性和特征工程復雜度，對于具備一定編程和數據分析能力的參與者，是一次極具鍛煉價值的實戰機會。模塊名稱內容簡介所需技能數據類型應用場景賽題背景系列競賽的第二階段任務，測試數據缺失部分特征，仍需預測目標變量特征工程、缺失值處理、機器學習建模表格結構化數據不完全信息下的回歸建模競賽目標在測試集中缺失 col_3 的情況下，精準預測 col_5數據建模、預測分析表格數據在特