在MAGNet中处理缺失数据或异常值的方法可以包括以下几种：
缺失数据处理：可以使用插补方法来填补缺失数据，常见的插补方法包括均值、中位数、众数填充，以及使用回归模型、KNN等算法进行填充。另外，还可以使用删除法来处理缺失数据，即直接删除缺失数据所在的样本或特征。
异常值处理：可以使用截断法或缩尾法将异常值替换为边界值或截断值。另外，也可以使用箱线图或Z-score方法来识别和处理异常值，将超出一定范围的数值进行处理或替换。同时，可以考虑使用聚类或异常检测算法来检测和处理异常值。
在处理缺失数据或异常值时，需要根据具体的数据特点和业务需求选择合适的处理方法，并进行实验验证处理效果。同时，建议在处理前对数据进行充分的探索性数据分析，以便更好地理解数据分布和问题，从而更准确地处理缺失数据或异常值。