处理缺失标签数据的方法取决于具体情况，以下是一些常见的处理方法：
删除包含缺失标签的数据：如果缺失标签的数据量不大，可以考虑直接删除这些数据。这样虽然会减少数据量，但可以保证数据的质量。
使用平均值或众数填充：可以将缺失标签的数据用该特征的平均值或众数来填充。这样可以保持数据的分布特性。
使用回归模型进行预测：可以使用已有的数据作为训练集，建立回归模型，然后用该模型对缺失标签的数据进行预测。
使用KNN算法：KNN算法可以根据数据之间的相似度来填充缺失标签的数据。
使用随机森林或XGBoost等算法：这些算法可以处理缺失值，可以使用它们来填充缺失标签的数据。
无论采用哪种方法，都需要在处理缺失值之前对数据进行探索性分析，了解数据的分布情况和特征之间的关系，以便选择合适的处理方法。