Если значение пропущенного элемента влияет на машинное обучение, содержащую этот элемент запись следует полностью игнорировать, причём на малой выборке это особенно важно, так как всякие неверные данные на малых выборках сильнее снижают качество обучения. Единственное исключение можно сделать в том редком случае, когда все определённые (не Null) значения элемента по мере чтения записей представляют собой невозрастающую или неубывающую последовательность - в таком случае пропуски (даже если идёт несколько Null подряд) можно заполнить так, чтобы имела место картина монотонности на каждом неопределённом участке между определённым данными.
Бывает и так, что данные не полностью инициализированы по той причине, что не была произведена постобработка исключительных случаев алгоритма заполнения данных по причине ошибки соединения с приложением сервера обработки таких ситуаций. Если данные не определены, когда должны быть определены, обратитесь к контактному лицу серверной стороны за разъяснениями, может на той стороне просто сообщат вам, как следует интерпретировать пропуски, или же сделают перерасчёт.