在MAGNet中處理缺失數據或異常值的方法可以包括以下幾種：
缺失數據處理：可以使用插補方法來填補缺失數據，常見的插補方法包括均值、中位數、眾數填充，以及使用回歸模型、KNN等算法進行填充。另外，還可以使用刪除法來處理缺失數據，即直接刪除缺失數據所在的樣本或特征。
異常值處理：可以使用截斷法或縮尾法將異常值替換為邊界值或截斷值。另外，也可以使用箱線圖或Z-score方法來識別和處理異常值，將超出一定范圍的數值進行處理或替換。同時，可以考慮使用聚類或異常檢測算法來檢測和處理異常值。
在處理缺失數據或異常值時，需要根據具體的數據特點和業務需求選擇合適的處理方法，并進行實驗驗證處理效果。同時，建議在處理前對數據進行充分的探索性數據分析，以便更好地理解數據分布和問題，從而更準確地處理缺失數據或異常值。
